機械人模仿學習長期面對一個老問題：VLA（Vision-Language-Action）模型靠行為克隆訓練時，往往只學到「要做出什麼動作」，卻忽略了「為什麼要做這個動作」。POSTECH 團隊提出的 INDI（Intention Distillation），正正想修補這個缺口。
做法上，訓練期間會有一個凍結的教師視覺語言模型（VLM），負責將示範片段解讀為意圖表徵；動作解碼器則在中間層同時學習還原這個意圖與預測動作。部署階段不需要帶著教師模型，策略網絡自己就能從標準 VLA 輸入還原意圖並執行。對比傳統行為克隆或加入未來幀、軌跡這類「未來監督」做法，INDI 蒸餾的是行為背後的共同語義目標，而非某一種可能的實現。
實驗結果顯示，INDI 將 GR00T-N1.7 在 SimplerEnv-Bridge 的成功率由 64.3% 提升至 84.7%，在 RoboCasa Kitchen 也由 64.1% 升至 70.3%，π0.5 兩個基準皆有穩定增長。真實機械人任務平均成功率由 62.0% 提升至 68.7%，長時序任務最高有 12 個百分點的改善。研究團隊亦驗證還原出的潛在變量確實被解碼器使用，並能捕捉行為目標與執行進度。
對從事機械人基礎模型、VLA 微調，或關注長時序操作任務的團隊而言，INDI 提供了一條不增加部署成本、只改訓練目標的改良路徑。
INDI 重點摘要：
- 意圖蒸餾而非動作模仿：用凍結教師 VLM 把行為意圖蒸進解碼器中間層
- 部署零負擔：推理階段不需要教師模型，策略網絡自行還原意圖
- 跨基準穩定提升：GR00T-N1.7 與 π0.5 在 SimplerEnv-Bridge、RoboCasa 皆有增長
- 真實場域驗證：真機任務平均成功率提升約 6.7 個百分點，長時序任務最高 +12pp
- 潛在變量可解讀：還原出的中間表徵與行為目標、執行進度高度相關