論文の概要: Look Before You Leap: Distilling Tree Search into Action Evaluation for Frozen VLA Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03751v1
• Date: Sat, 04 Jul 2026 07:53:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.705309
• Title: Look Before You Leap: Distilling Tree Search into Action Evaluation for Frozen VLA Models
• Title（参考訳）: 凍ったVLAモデルに対する木探索の動作評価
• Authors: Xinyi Xie, Zican Hu, Zhanyu Liu, Yicheng Dong, Wenhao Wu, Zhenhong Sun, Haoran Li, Chunlin Chen, Zhi Wang, Pichao Wang,
• Abstract要約: VLA(Vision-Language-Action)モデルは、大規模な事前訓練を通じて幅広い身体的能力を取得する。 一般的な治療法であるポストトレーニングは、タスク固有のパフォーマンスを改善するが、事前トレーニングに価値をもたらすジェネラリスト能力は制限される。 SVAは凍結したVLAポリシーを長期的結果の認識と組み合わせたフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.17417174639865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models acquire broad embodied capabilities through large-scale pretraining, yet their generalization remains far more fragile than that of LLMs and VLMs. The prevailing remedy, post-training via supervised fine-tuning or reinforcement learning, improves task-specific performance but narrows the generalist capability that makes pretraining valuable. We identify a key bottleneck: VLA failures stem not only from action generation but also from action evaluation. A diagnostic pass@k study confirms that frozen VLAs already contain competent behaviors in their output distribution, with overall success rates rising from 33% at pass@1 to 92% at pass@32. Inspired by this, we propose SVA (Search, Value, and Act), a simple framework that equips frozen VLA policies with long-term consequence awareness. SVA first uses Monte-Carlo tree search in simulation to fully explore the VLA's output distribution and collect diverse trajectories annotated with empirical returns; this knowledge is then distilled into a lightweight Q-value model that predicts the expected consequence of candidate actions; at deployment, the frozen VLA proposes multiple candidates and the evaluator selects the one with the highest uncertainty-regularized Q-value, requiring no simulator access. By decoupling action proposal from consequence evaluation, SVA preserves the generalization capacity of the VLA backbone while substantially improving task success rates. Experiments across embodied benchmarks show that SVA consistently improves generalization on unseen tasks and exhibits strong test-time scaling behavior. Strikingly, SVA enables a 9B VLA to outperform a 27B VLA by 7 points at 27% lower inference latency, suggesting that scaling test-time evaluation is more cost-effective than scaling model size.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルは大規模な事前訓練によって幅広い具体化能力を得るが、その一般化はLLMやVLMよりもはるかに脆弱である。 教師付き微調整や強化学習によるポストトレーニングの一般的な治療法は、タスク固有のパフォーマンスを改善するが、事前トレーニングに価値をもたらすジェネラリスト能力は制限される。 VLAの障害は、アクション生成だけでなく、アクション評価からも発生します。 診断パス@kによる研究によると、凍結したVLAは出力分布にすでに有能な振る舞いが含まれており、総成功率は33%から92%に上昇している。 そこで我々は,凍結したVLAポリシーを長期的帰結意識と組み合わせたシンプルなフレームワークであるSVA(Search, Value, and Act)を提案する。 SVAはまずモンテカルロ木探索をシミュレーションに使用し、VLAの出力分布を完全に探索し、経験的リターンを付加した様々な軌跡を収集し、その知識を軽量なQ値モデルに蒸留して候補行動の結果を予測する。 結果評価からアクション提案を分離することにより、SVAはVLAバックボーンの一般化能力を維持しつつ、タスク成功率を大幅に向上させる。 組込みベンチマークによる実験では、SVAは目に見えないタスクの一般化を一貫して改善し、テスト時間スケーリングの強い振る舞いを示す。 興味深いことに、SVAは9B VLAが27B VLAの7ポイントを27%低い推論レイテンシで上回り、テスト時間のスケーリングがモデルサイズのスケーリングよりもコスト効率が高いことを示唆している。

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