Align-Then-StEer（ATE）は、中国電信人工知能研究所（TeleAl）の具現化知能チームが清華大学などの研究機関と共同で2025年9月に提案した。関連する研究成果は論文「Align-Then-stEer: 統合潜在ガイダンスによる視覚言語行動モデルの適応”。

ATEは、データ効率に優れ、プラグアンドプレイで実行可能な、革新的な適応フレームワークです。まず、統一された潜在空間を構築することで、異なる行動空間を整合させます。その後、ガイダンスメカニズムが、微調整中に拡散ベースまたはフローベースのVLAの生成プロセスをガイドし、モデルの出力分布をターゲットドメインに近づけます。