StarVLA-$α$: Reducing Complexity in Vision-Language-Action Systems

📄 arXiv: 2604.11757v1 📥 PDF

作者: Jinhui Ye, Ning Gao, Senqiao Yang, Jinliang Zheng, Zixuan Wang, Yuxin Chen, Pengguang Chen, Yilun Chen, Shu Liu, Jiaya Jia

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2026-04-13

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

StarVLA-$α$：简化视觉-语言-动作系统，实现通用机器人控制。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言动作 机器人控制 通用机器人 多模态学习 基线模型

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型架构复杂、训练数据多样，缺乏统一的设计原则，难以进行系统分析和比较。
  2. StarVLA-$α$通过简化架构和流程，减少实验中的混淆因素，从而系统地研究VLA设计的关键要素。
  3. 实验表明，一个强大的VLM骨干网络结合最小化的设计，足以在多个基准测试中实现优异的性能。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作(VLA)模型已成为构建通用机器人代理的一种有前景的范例。然而，VLA领域仍然非常分散和复杂，现有方法在架构、训练数据、具身配置和特定于基准的工程方面差异很大。本文提出了StarVLA-$α$，一个简单而强大的基线，旨在在受控条件下研究VLA的设计选择。StarVLA-$α$刻意最小化架构和流程的复杂性，以减少实验混淆因素并实现系统分析。具体来说，我们重新评估了几个关键的设计轴，包括动作建模策略、机器人特定的预训练和接口工程。在LIBERO、SimplerEnv、RoboTwin和RoboCasa上的统一多基准训练中，相同的简单基线仍然具有很强的竞争力，这表明强大的VLM骨干网与最小的设计相结合，足以实现强大的性能，而无需依赖额外的架构复杂性或工程技巧。值得注意的是，我们的单一通用模型在公共真实世界RoboChallenge基准测试中优于$π_{0.5}$ 20%。我们希望StarVLA-$α$能为VLA领域的未来研究提供一个坚实的起点。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言-动作（VLA）模型在架构、训练数据和工程实现上差异巨大，缺乏统一的基线和设计原则，使得研究人员难以系统地分析不同设计选择的影响，也难以公平地比较不同模型的性能。现有方法往往依赖复杂的架构和大量的工程技巧，增加了研究的复杂性。

核心思路：StarVLA-$α$的核心思路是构建一个尽可能简单的VLA模型，通过最小化架构和流程的复杂性，减少实验中的混淆因素，从而能够更清晰地评估不同设计选择（如动作建模策略、机器人预训练和接口工程）对模型性能的影响。目标是建立一个易于理解、易于复现和易于扩展的基线模型。

技术框架：StarVLA-$α$的技术框架主要包括以下几个部分：一个强大的视觉-语言模型（VLM）骨干网络，用于处理视觉和语言输入；一个动作建模模块，用于将VLM的输出转换为机器人动作；以及一个统一的多基准训练流程，用于在多个机器人任务上训练模型。该框架的设计目标是尽可能地简单，避免使用复杂的架构和工程技巧。

关键创新：StarVLA-$α$最重要的技术创新在于其极简的设计理念。与现有VLA模型相比，StarVLA-$α$刻意减少了架构和流程的复杂性，从而能够更清晰地评估不同设计选择的影响。这种极简的设计理念使得StarVLA-$α$成为一个理想的基线模型，可以用于未来的VLA研究。

关键设计：StarVLA-$α$的关键设计包括：选择一个强大的预训练VLM作为骨干网络，例如CLIP；使用简单的动作建模策略，例如直接预测关节角度或末端执行器的位置；采用统一的多基准训练流程，在多个机器人任务上训练模型；以及仔细控制实验条件，避免引入不必要的混淆因素。具体的参数设置和网络结构细节将在代码发布后公开。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

StarVLA-$α$在多个机器人基准测试中表现出色，证明了其有效性。尤其是在真实的RoboChallenge基准测试中，StarVLA-$α$的性能超越了$π_{0.5}$ 20%，表明即使采用极简的设计，VLA模型也能在真实环境中实现良好的泛化能力。

🎯 应用场景

StarVLA-$α$的研究成果可应用于通用机器人控制、自动化任务执行等领域。通过提供一个简单而强大的基线模型，能够加速VLA领域的研究进展，促进更智能、更灵活的机器人系统的开发。该模型的设计理念也适用于其他多模态学习任务。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models have recently emerged as a promising paradigm for building general-purpose robotic agents. However, the VLA landscape remains highly fragmented and complex: as existing approaches vary substantially in architectures, training data, embodiment configurations, and benchmark-specific engineering. In this work, we introduce StarVLA-$α$, a simple yet strong baseline designed to study VLA design choices under controlled conditions. StarVLA-$α$ deliberately minimizes architectural and pipeline complexity to reduce experimental confounders and enable systematic analysis. Specifically, we re-evaluate several key design axes, including action modeling strategies, robot-specific pretraining, and interface engineering. Across unified multi-benchmark training on LIBERO, SimplerEnv, RoboTwin, and RoboCasa, the same simple baseline remains highly competitive, indicating that a strong VLM backbone combined with minimal design is already sufficient to achieve strong performance without relying on additional architectural complexity or engineering tricks. Notably, our single generalist model outperforms $π_{0.5}$ by 20\% on the public real-world RoboChallenge benchmark. We expect StarVLA-$α$ to serve as a solid starting point for future research in the VLA regime. Code will be released at https://github.com/starVLA/starVLA.