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针对这一挑战，诺因提出从 VLA 迈向 AIGA 的技术路线：从 “模仿已有” 转向 “生成所需”。通过对更完整的动作空间与技能结构进行建模，并结合大规模合成数据训练，机器人可以在实时环境状态与长程任务目标的约束下，自主生成更适配当前情境的动作序列与执行策略，在更少依赖真实示教数据的条件下，逐步形成可迁移、可组合的新技能，从而显著提升家庭场景下的适应性与实用性。
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