Title Lifelong Language-Conditioned Robotic Manipulation Learning
Authors Xudong Wang, Zebin Han, Zhiyu Liu, Gan Li, Jiahua Dong, Baichen Liu, Lianqing Liu, Zhi Han
arXiv https://arxiv.org/abs/2603.05160
该文目标是缓解语言条件操作的灾难性遗忘，提出 SkillsCrafter 在持续引入新技能时保留旧技能能力。其思路是“共享语义子空间 + 旧技能保持约束”。
典型目标可写作：
\mathcal{L}=\mathcal{L}_{new}+lpha\mathcal{L}_{retain}+eta\mathcal{L}_{semantic\_subspace}重点在于通过指令语义结构化（SVD 子空间）提升跨技能迁移效率。
对 Wanpeng 路线的意义在于：若未来 VLA 部署变成长期在线增量更新，抗遗忘会是必须能力；但该方向论文常见问题是实验设置理想化，真实任务复杂度不足。
建议动作
- 先放在 Medium 精读候选，重点检查 benchmark 是否足够接近真实 long-horizon manipulation。
Graph: Paper Node 2603.05160