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DriftOPD：一步式 VLA 策略序列级蒸馏框架
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AI 综述
2026年10月3日，arXiv cs.LG 分类发布论文提出 DriftOPD，一个面向一步式 VLA 策略的序列级反向 KL 蒸馏框架。该方法无需教师模型、无需 rollout，用于对连续 VLA 动作专家进行序列级 on-policy 蒸馏。其核心是将序列级反向 KL 散度分解为 chunk 级反向 KL 项与未来势能项，分别用一步式 drifting 目标和从离线演示学习的 Q 函数 critic 优化。据该报道，仅靠离线数据和一步动作生成即可实现序列级优化。目前事件仅有这一篇报道，尚无后续进展或不同说法。
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最新进展10月3日 12:00
arXiv 发布 DriftOPD，提出无需教师模型与 rollout 的一步式 VLA 序列级蒸馏框架。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）DriftOPD：面向一步式 VLA 策略的序列级反向 KL 蒸馏
DriftOPD 是一个无需教师模型、无需 rollout 的框架，用于对连续 VLA 动作专家进行序列级 on-policy 蒸馏。该方法将序列级反向 KL 散度分解为 chunk 级反向 KL 项与未来势能项，分别用一步式 drifting 目标和从离线演示学习的 Q 函数 critic 优化，仅靠离线数据和一步动作生成即可实现序列级优化。
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