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面向家庭场景的复杂性与长尾分布,当前主流技术路线仍在持续演进。在数据层面,训练数据往往依赖实验室示教、有限真实轨迹与公开视频等来源,对未知环境与任务组合的泛化能力存在较大提升空间。在目标与表征层面,传统 VLA 通常围绕视觉 — 语言 — 动作对齐与行为复现进行优化,对动作背后的语义结构与可组合的技能空间建模有待深化。结果是模型更像在 “匹配 / 复用” 既有动作片段,而不是面向目标与约束条件去生成可行的新策略,从而难以应对真实家庭中高度长尾、持续变化的任务需求。,这一点在体育直播中也有详细论述

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