論文の概要: VLA Knows Its Limits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21445v1
• Date: Tue, 24 Feb 2026 23:48:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.690551
• Title: VLA Knows Its Limits
• Title（参考訳）: VLAは限界を知っている
• Authors: Haoxuan Wang, Gengyu Zhang, Yan Yan, Ramana Rao Kompella, Gaowen Liu,
• Abstract要約: 実行地平線の変化は、大幅なパフォーマンスの逸脱につながることを示す。 本稿では,予測された各アクションチャンクの実行地平線を動的に推定する最初のテスト時間手法であるAutoHorizonを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.43938890325202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Action chunking has recently emerged as a standard practice in flow-based Vision-Language-Action (VLA) models. However, the effect and choice of the execution horizon - the number of actions to be executed from each predicted chunk - remains underexplored. In this work, we first show that varying the execution horizon leads to substantial performance deviations, with performance initially improving and then declining as the horizon increases. To uncover the reasons, we analyze the cross- and self-attention weights in flow-based VLAs and reveal two key phenomena: (i) intra-chunk actions attend invariantly to vision-language tokens, limiting adaptability to environmental changes; and (ii) the initial and terminal action tokens serve as stable anchors, forming latent centers around which intermediate actions are organized. Motivated by these insights, we interpret action self-attention weights as a proxy for the model's predictive limit and propose AutoHorizon, the first test-time method that dynamically estimates the execution horizon for each predicted action chunk to adapt to changing perceptual conditions. Across simulated and real-world robotic manipulation tasks, AutoHorizon is performant, incurs negligible computational overhead, and generalizes across diverse tasks and flow-based models.
• Abstract（参考訳）: アクションチャンキングは、フローベースのVision-Language-Action(VLA)モデルにおける標準プラクティスとして最近登場した。 しかし、実行の地平線(予測されたチャンクから実行するアクションの数)の効果と選択は、まだ未定のままである。 本研究では,まず,実行地平線の変化によって性能が著しく変化し,当初は性能が向上し,地平線が大きくなるにつれて低下することを示す。 その理由を明らかにするため,フローベースVLAにおけるクロス・アテンション・ウェイトと自己アテンション・ウェイトを分析し,2つの重要な現象を明らかにする。 i) チャンク内行動は、環境変化への適応性を制限し、視覚言語トークンに不変に出席する。 2) 初期および終端のアクショントークンは安定なアンカーとして機能し、中間アクションが組織される周辺に潜伏中心を形成する。 これらの知見に触発されて、モデルの予測限界のプロキシとしてアクション自己注意重みを解釈し、予測された各アクションチャンクの実行地平線を動的に推定して知覚条件の変化に適応する最初のテスト時間手法であるAutoHorizonを提案する。 シミュレーションされた実世界のロボット操作タスク全体にわたって、AutoHorizonはパフォーマンスが高く、無視できる計算オーバーヘッドを発生させ、さまざまなタスクやフローベースのモデルにまたがって一般化する。

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