近日，江行智能研究团队在具身智能领域取得重要突破。其研究成果DyGRO-VLA（DynamicGroupedResidualOptimization）被国际机器学习顶会ICML2026收录。该工作针对视觉-语言-动作（VLA）模型在多任务场景下的性能退化问题，提出了一种创新的两阶段优化框架，在业界公认的LIBERO多任务操作基准上取得了平均成功率97.1%的优异成绩，全面超越现有基线方法。破解“灾