본 논문은 사전 훈련된 VLA 모델의 성능 향상 및 적응 비용 절감을 위한 새로운 접근 방식인 CapVector를 제안합니다. 두 가지 훈련 전략을 사용하여 소규모 작업 세트에서 모델을 훈련하고, 파라미터 차이를 역량 벡터로 해석하여 메타 모델을 생성합니다. CapVector는 다양한 모델에서 효과적이며, 새로운 환경과 구현으로의 일반화가 가능함을 입증했습니다.