#OOD Detection (1)

HIL-UMI：把 VLA 人在环后训练搬离机器人本体

HIL-UMI 用手持 UMI 夹爪做人机在环 VLA 后训练：人在演示时，同一观测流上并行跑当前策略但不执行其预测，用 Energy Score 比较人类动作块与策略动作分布，超阈值即判为分布外（OOD）并触发定点采集；另一条回路上，在线优势预测偏低的片段被收来重训基于任务进度的优势估计器，再由它给数据打二元优势标签做优势条件行为克隆（ACBC）。四个真机任务上持续优于 SFT，Stack Cube 三轮后 TPS 84→100；对比真机 HG-DAgger，Clean Up Table 每帧采集时间 73.40ms 对 412.99ms，快 5.63 倍且末轮 TPS 高约 5 分。