改写指令即可提升机器人成功率：从8个任务蒸馏出的改写规则让冻结VLA在12个留出任务上相对提升16%至27%
该工作刻画了视觉-语言-动作模型（VLA）对指令措辞的敏感性：单词级编辑可使成功率相差数十个百分点，且仅靠措辞就能填补分布内与分布外任务之间21个百分点的差距；作者用大语言模型把少量训练任务的多种措辞评分蒸馏为10至20条改写规则，部署时对每条指令改写一次，在不改动策略权重的情况下使冻结模型在12个留出任务上相对提升16%至27%，并在LIBERO上把微调内成功率从93.6%提升到97.8%。