本文讨论了改进版的π0.5及其在视觉-语言-动作（VLA）模型中的应用，强调知识隔离策略在保持VLM预训练能力的同时，解决模态差距和数据稀缺问题。通过引入专家混合架构，WALL-OSS模型增强了跨模态关联能力，提高了指令遵循和长时序任务的成功率。
本文探讨了通过知识隔离和联合训练提升视觉-语言-动作模型（VLA）性能的方法。研究表明，传统训练方法导致知识损失和推理速度慢。作者提出的知识隔离技术有效保护预训练模型知识，同时使模型适应机器人控制任务，从而加快训练和推理速度。
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