Dlaczego VLAs nie generalizują tak dobrze jak ich odpowiedniki VLM? Jednym z powodów jest katastrofalne zapominanie podczas dostrajania. 🧠 Wprowadzamy VLM2VLA: paradygmat szkoleniowy, który zachowuje możliwości VLM, jednocześnie ucząc kontroli robotów. 🧵