具身分类器引导：无需演示即可将冻结VLA迁移至新机器人动力学

📋总体概括

研究团队提出『具身分类器引导』方法，解决冻结的流式VLA策略（如π0）难以迁移到新机器人本体的问题。方法核心是训练一个轻量级分类器，区分源本体与目标本体上的成功动作块，再用其梯度在π0每个去噪步骤中施加引导，将动作分布从源本体推向目标本体。全程无需新增演示数据或参数更新，仅需少量校准任务。在LIBERO仿真基准的四种修改控制器上，该方法将π0在新本体上的平均成功率从约7%大幅提升，且不牺牲源本体性能。