접촉 동역학의 단서
가림이 있거나 접촉 상태가 빠르게 바뀌면 시각만으로 필요한 힘을 판단하기 어려울 수 있다. ForceVLA는 외부 힘 정보를 부가적인 값이 아닌 독립 모달리티로 통합한다.
힘 인지 전문가 혼합
FVLMoE는 모달리티별 전문가 사이를 상황에 따라 라우팅한다. 행동 해독 단계에서 시각 언어 임베딩과 힘 피드백을 동적으로 결합하는 방식이다.
동기화한 학습 자료
ForceVLA-Data는 다섯 접촉 조작 과제에서 시각과 고유감각, 힘 토크 신호를 동기화한 자료다. 동기화 자료를 쓰는 학습 단계와 실제 행동 생성의 입력을 함께 확인해야 한다.
비교의 해석
플러그 삽입 같은 과제에서 기준 정책과 비교했다. 특정 사전 학습 기반과 힘 융합 구성의 결과를 모든 VLA의 보편적 우열로 해석하지 않고 힘 센서와 실행 환경의 조건을 맞춰 봐야 한다.