연구진은 WIZARD라는 가중치 공간 메타 학습 프레임워크를 제안했어요. WIZARD는 언어 지시와 짧은 데모 영상만으로 로라(LoRA) 파라미터를 예측하여 새로운 작업에 적응해요. 기존 방식 대비 최대 14배 성능 향상 효과를 보였어요.
WIZARD는 기존 VLA 정책을 동결하고, 작업별 로라 파라미터를 생성하여 작업별 튜닝을 생략해요. 메타 학습 시 작업 증거를 전문가 로라 업데이트에 매핑하여 작업 간의 관계를 파악해요.
LIBERO 데이터셋에서 WIZARD은 최대 2배 성능 향상, 실제 로봇(Franka Emika Panda)에서는 기존 방식보다 일관되게 성능이 개선되는 것을 확인했어요.