수십억 개의 파라미터를 가진 시각-언어-행동 (Vision-Language-Action, VLA) 정책은 최근 로봇 조작 (robotic manipulation) 분야에서 인상적인 성능을 보여주었으나, 그 크기와 추론 비용은 실시간 폐루프 제어 (closed-loop control)를 구현하는 데 있어 여전히 주요한 장애물로 남아 있습니다. 본 논문에서는 시각-언어 모델 (Vision-Language Model, VLM)을 오프라인 시맨틱 감독관 (offline semantic supervisor)으로 사용하여 대규모 VLA 교사 모델을 경량 학생 정책으로 전이하는 증류 프레임워크인 \textbf{VLA-AD}를 소개합니다. VLA-AD는 저수준 행동 모방 (low-level action imitation)에만 의존하는 대신, 작업 단계 앵커 (task phase anchors) 및 다중 프레임 동작 방향 설명 (multi-frame operating-direction descriptions)을 포함한 고수준 시맨틱 가이드 (high-level semantic guidance)를 통해 교사가 제공하는 7-DoF 행동 목표를 보강합니다. 이러한 보조 신호는 학습 중에만 사용됩니다. 테스트 시에는 VLA 교사나 VLM이 필요하지 않으며, 학생 정책이 독립적으로 실행됩니다. 우리는 세 가지 LIBERO 벤치마크 제품군에서 VLA-AD를 평가했습니다. OpenVLA-7B를 교사 모델로 사용했을 때, 우리 방식은 158M 파라미터의 학생 모델을 생성하여 모델 크기를 $44 imes$ 줄이면서도 평균 상대 격차를 단 $0.27%$로 유지하며 교사 모델과 대등한 성능을 보였습니다. 결과적으로 생성된 정책은 RTX 4090에서 12.5 Hz로 실행되어, OpenVLA-7B 대비 $3.28 imes$ 빠른 추론 속도를 달성했습니다. 또한 동일한 시맨틱 증류 파이프라인이 다른 $\pi_{0.5}$-4B 교사 모델에도 일반화됨을 보여주었으며, 이 경우 학생 모델은 두 가지 제품군에서 교사 모델을 능가하고 \texttt{libero_goal}에서는 $0.53%$ 이내의 격차를 유지했습니다. 추가 분석에 따르면 단계별 감독 (phase-level supervision)과 다중 프레임 방향 단서 (multi-frame directional cues)는 학생 모델이 잘못된 고주파 그리퍼 변화와 같은 노이즈가 섞인 교사의 행동에 덜 민감하게 만듭니다. 종합적으로, VLA-AD는 VLM으로부터의 오프라인 시맨틱 가이드가 VLA 정책 증류의 효율성, 강건성 및 배포 가능성을 실질적으로 향상시킬 수 있음을 입증합니다.