TeleAI用「反探索」技术直击VLA软肋，具身推理稳定性迎来关键突破

在具身智能领域，视觉语言动作模型（VLA）的推理稳定性一直是制约其实际应用的致命短板。TeleAI最新提出的「反探索」策略，通过抑制无效探索行为，显著提升了VLA在复杂环境中的决策可靠性，为机器人等具身系统的落地扫清了一大障碍。

核心亮点

• 「反探索」技术直接针对VLA在动态环境中容易产生冗余或错误探索的「阿喀琉斯之踵」，通过算法优化减少无效动作，提升决策效率。
• 实验数据显示，采用该技术的VLA模型在具身推理任务中的稳定性提升超过30%，错误率大幅降低，尤其在长序列任务中表现突出。
• TeleAI的方法无需大规模重构现有VLA架构，可通过轻量级模块集成，降低了部署门槛，加速了技术产业化进程。

行业冲击

这一突破不仅解决了具身智能领域长期存在的「探索-利用」平衡难题，更可能重塑机器人、自动驾驶等依赖实时环境交互的行业格局。传统VLA模型因稳定性不足，往往只能在受限环境中演示，而「反探索」技术让系统在真实世界的复杂动态场景中具备了更强的鲁棒性。从工业机器人到家庭服务助手，具身系统的实用化将迎来关键拐点，同时这也预示着AI从「感知智能」向「行动智能」的进化迈出了坚实一步。随着TeleAI等团队持续攻坚核心瓶颈，AI与物理世界的融合将不再停留于实验室幻想。