Rho：VLA模型适配为何总卡在效率上？

你有没有注意到，Vision-Language-Action模型每往前一步，适配成本就高出一截？微软刚放出的Rho框架试图正面解决这个问题——不是再做一套更大的VLA，而是给现有模型搭一个高效的适配底座。我的判断是，这条路如果走得通，意味着VLA不再必须从零重训，而是像换皮肤一样快速转向新任务。机器人领域的门槛正在悄悄降低，只是多数人还没意识到。

原文：Rho – A Foundation for Efficiently Adaptable VLA Models · 来源：Hacker News