Perché i VLA non si generalizzano bene come i loro omologhi VLM? Un colpevole: il dimenticamento catastrofico durante il fine-tuning. 🧠 Introduciamo VLM2VLA: un paradigma di addestramento che preserva le capacità VLM mentre insegna il controllo robotico. 🧵