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这项由清华大学、上海东说念主工智能实验室、上海交通大学、北京大学和香港大学征询团队共同完成的打破性征询发表于2025年1月，论文题为"SimpleVLA-RL: Scaling VLA Training via Reinforcement Learning"。故意思深入了解的读者不错通过arXiv平台拜访完整论文（论文编号：arXiv:2509.09674v1）。

你有莫得想过，机器东说念主是怎样学会精确地抓取、移动和操作物体的？传统上，机器东说念主就像一个只会按照食谱作念菜的厨师，严格按照东说念主类演示的要害践诺任务。但这种样式有个大问题：当遭遇食谱上莫得的情况时，机器东说念主就无法可想了。

回到现实中的机器东说念主进修，目下主流的步骤叫作念"监督学习"，就像竭诚手把手训导生写字相同。东说念主类操作员需要亲身演示千千万万次正确的操作，机器东说念主通过不雅察这些演示来学习。但这种步骤面对两个严峻挑战：领先，获取大都高质地的演示数据既高尚又耗时，就像请宇宙顶级厨师来教你作念每一齐菜相同；其次，当机器东说念主遭遇演示中莫得涵盖的新情况时，它不竭弘扬恶运，枯竭举一反三的才智。

正大征询东说念主员为这些问题纷扰时，大讲话模子规模传来了飞腾东说念主心的讯息。像DeepSeek-R1这么的模子通过强化学习获取了惊东说念主的推理才智，它们或者通过试错学习，自主发现解决问题的新步骤。这就像一个学生不再死记硬背圭臬谜底，而是学会了寂静念念考和推理。这个告捷案例让征询团队产生了一个勇猛的主见：能否将这种强化学习的威力引入到机器东说念主规模？

于是，这个由清华大学李浩展、左宇新、余家乐等征询东说念主员构成的团队入手了他们的探索之旅。他们要解决的中枢问题是：怎样让机器东说念主通过自主试错，而不是只是师法东说念主类演示，来掌执复杂的操作手段？

一、从师法到探索：机器东说念主学习的新范式

传统的机器东说念主学习就像严格按照菜谱作念菜的过程。征询东说念主员领先收罗大都的"圭臬菜谱"——也即是东说念主类演示的操作数据，然后让机器东说念主反复老成这些固定的看成序列。这种步骤诚然能让机器东说念主在特定场景下弘扬邃密，但一朝环境发生变化，或者遭遇进修数据中莫得的情况，机器东说念主就会变得顽劣无比。

强化学习的出现编削了这一切。若是说监督学习是"不通时宜"，那么强化学习即是"摸着石头过河"。机器东说念主不再只是被迫地师法东说念主类看成，而是主动尝试种种可能的操作，通过环境的反映来判断哪些行径是好的，哪些是坏的。就像一个孩子学走路，颠仆了爬起来，安逸找到均衡的决窍。

这种学习样式的魔力在于，机器东说念主可能会发现东说念主类从未预见的深邃解决决议。征询团队在实验中不雅察到了一个道理的气象，他们称之为"推切"（pushcut）。原来机器东说念主被进修通过"抓取-移动-舍弃"的传统样式来移动罐子，但在强化学习过程中，机器东说念主自主发现了一个更高效的步骤：获胜股东罐子到指标位置，而不是劳苦地抓取和移动。这就像你发现不错用扫把推球进门，而不必弯腰捡起球再投掷相同。

不外，强项化学习诈骗到机器东说念主规模并非易事。与处理文本的大讲话模子不同，机器东说念主需要在真正的三维宇宙中进行操作，每一次看成都会影响环境景象，而况需要议论物理定律的敛迹。这就像在动态变化的复杂环境中进行多轮博弈，难度要大得多。

征询团队需要解决的第一个要害问题是怎样让机器东说念主高效地生成种种化的操作轨迹。在文本生成中，模子不错通过颐养温度参数来产生不同的输出，但机器东说念主的看成空间要复杂得多。每个看成都是一个多维的规章教导，包括机械臂的位置、姿态、抓取器的开合景象等。征询团队遐想了专诚的轨迹采样机制，让机器东说念主或者探索更宽泛的看成空间。

第二个挑战是怎样遐想合适的奖励机制。在监督学习中，每个看成都有对应的"圭臬谜底"，但在强化学习中，机器东说念主需要通过尝试来发现哪些行径能带来好的斥逐。征询团队收受了一种粗略而有用的步骤：只珍摄任务的最终斥逐。若是机器东说念主告捷完成了任务（比如把物体放到了指定位置），通盘这个词操作序列就获取正向奖励；若是失败了，就获取负向奖励。这种步骤幸免了复杂的中间要害评估，让机器东说念主有更大的目田度去探索不同的解决决议。

二、SimpleVLA-RL：让机器东说念主成为自主学习者

征询团队开发的SimpleVLA-RL框架就像为机器东说念主量身定制的"自学成才"系统。这个系统的核激情念是让机器东说念主通过大都的试错老成来升迁手段，而不是只是依赖东说念主类的演示。

通盘这个词框架的运作过程不错比作一个学生的自主学习过程。领先，机器东说念主需要有基础的"初学常识"——通过极少的东说念主类演示获取对任务的初步连合，就像学生在入手自学前需要掌执基本宗旨相同。然后，机器东说念主入手参加"大都老成"阶段，在模拟环境中反复尝试种种操作步骤。

在这个老成过程中，系统使用了一种叫作念GRPO（群体相对计谋优化）的算法。这个算法的使命道理很深邃：它让机器东说念主同期尝试多种不同的操作步骤，然后比较这些步骤的效果。弘扬好的步骤会被饱读励和强化，弘扬差的步骤会被渐渐淘汰。这就像一个班级里的学生相互比较学习收货，好的学习步骤会被引申，差的步骤会被改良。

为了让机器东说念主更好地探索新的解决决议，征询团队还引入了几个进攻的"学习技巧"。第一个技巧叫作念"动态采样"，确保机器东说念主在每次老成中都能遭遇既有告捷也有失败案例的情况，这么才能有用地学习。就像学生作念老成题时，既要有会作念的题目增强信心，也要有有挑战的题目促进提高。

第二个技巧是颐养"探索温度"，让机器东说念主在进修时更本心尝试一些平时不太会选拔的看成。这就像饱读励一个保守的学生偶尔尝试一些创新的解题念念路，诚然风险大一些，但可能会发现出东说念主意想的好步骤。

第三个技巧是优化"信任区间"，即在保证学习隆重性的同期，给机器东说念主更大的改良空间。传统步骤追念机器东说念主变化太快会不隆重，是以扬弃得很严格，但征询团队发现得当放宽这些扬弃履行上有助于探索。

通盘这个词系统还具备坚强的并行处理才智。征询团队遐想了多环境并行渲染系统，就像同期开设多个老成时局，让机器东说念主或者在多个诬捏环境中同期进行老成。这大大提高了学习效能，原来需要几天才能完成的进修目下几个小时就能措置。

三、惊东说念主的学习效能：数据稀缺下的高效弘扬

当征询团队将SimpleVLA-RL系统诈骗到履行测试中时，斥逐令东说念主醒目。他们在多个圭臬机器东说念主操作基准测试中考据了这个步骤的有用性，包括LIBERO和RoboTwin等知名测试平台。

最令东说念主印象深刻的是系统在数据稀缺情况下的弘扬。在传统的监督学习中，若是每个任务只好一个演示样本，机器东说念主的告捷率不竭相配低。以LIBERO-Long基准测试为例，使用传统步骤时，机器东说念主的告捷率只好同情的17.3%。但经过SimpleVLA-RL进修后，告捷率跃升到了91.7%，升迁幅度高达430%。这就像一个只看过一次演示的学生，通过自主老成就能掌执复杂手段，这在传统训导中着实是不行能的。

即使在数据相对充足的情况下，强化学习仍然带来了权贵的性能升迁。在各项测试中，经过强化学习进修的机器东说念主平均性能升迁了8-30个百分点。更进攻的是，这种升迁在不同难度级别的任务中都得到了体现，简约单的物体抓取到复杂的双臂和谐操作。

征询团队还发现了一个异常道理的气象：机器东说念主的泛化才智得到了权贵增强。泛化才智指的是机器东说念主在面对进修时期从未见过的新情况时的叮咛才智。传统的监督学习不竭存在"死记硬背"的问题，机器东说念主在面对新环境、新物体或新任务时弘扬会急剧下跌。但经过强化学习进修的机器东说念主展现出了更强的稳健性。

在空间泛化测试中，当物体位置发生变化时，传统步骤进修的机器东说念主告捷率会权贵下跌，而强化学习进修的机器东说念主仍能保持较高的告捷率。在物体泛化测试中，面对进修时从未见过的新物体，强化学习机器东说念主的弘扬也赫然优于传统步骤。最进攻的是，在职务泛化测试中，机器东说念主或者将学到的手段转移到干系但不同的新任务中。

这种泛化才智的升迁不错用"举一反三"来描绘。就像一个学会了骑自行车的东说念主或者更容易学会骑摩托车相同，掌执了强化学习手段的机器东说念主或者更好地叮咛种种变化。征询团队以为，这是因为强化学习让机器东说念主学习到了更本色的操作道理，而不是简略的看成师法。

四、"推切"气象：机器东说念主的创造性念念维

在通盘征询发现中，最让东说念主爽直的可能是"推切"（pushcut）气象的出现。这个气象圆善展示了强化学习怎样引发机器东说念主的"创造性念念维"。

传统进修中，迎面对"将罐子移动到锅傍边"这么的任务时，通盘的东说念主类演示都罢免吞并套圭臬历程：机械臂伸向罐子，抓取罐子，将其拿起，移动到指标位置，然后放下。这是一个典型的"抓取-移动-舍弃"序列，就像咱们日常活命中移动物品的圭臬步骤。

但在强化学习进修过程中，机器东说念主自主发现了一个愈加高效的替代决议。与其劳苦地抓取罐子，机器东说念主学会了获胜股东罐子滑行到指标位置。这种步骤不仅更快速，而况更隆重，因为幸免了抓取过程中可能出现的裂缝。

这个发现的真谛远不啻于时期层面的改良。它表明机器东说念主仍是具备了某种进程的"寂静念念考"才智，或者跳出东说念主类预设的解决决议框架，找到我方的步骤。征询团队将这种气象与东说念主工智能规模知名的"顿悟时刻"等量皆不雅，就像AlphaGo在围棋比赛中下出东说念主类从未想过的"神之一手"。

类似的创新行径在其他任务中也有出现。在"将物体A放到物体B右边"的任务中，机器东说念主原来被教导要抓取物体A并精确舍弃，但它自主学会了通过股东来完成任务，大大简化了操作过程。这些例子都说明，当给机器东说念主宽裕的探索目田时，它们或者发现比东说念主类演示更优雅的解决决议。

征询团队分析以为，"推切"气象的出现是强化学习与监督学习本色折柳的体现。监督学习只可让机器东说念主师法已有的行径模式，而强化学习则饱读励探索和创新。由于系统只珍摄最终斥逐（任务是否告捷完成），而不死板于具体的践诺过程，机器东说念主获取了充分的创造空间。

这种创造性的出现对畴昔机器东说念主发展具有深化真谛。它预示着机器东说念主可能不再只是东说念主类的简略师法者，而是或者寂静念念考和创新的智能体。天然，这也带来了新的念念考：咱们是否准备好经受机器东说念主可能比咱们瞎想的愈加"贤惠"？

五、从仿真到现实：真正宇宙的告捷考据

任何机器东说念主时期的最终考验都是在真正宇宙环境中的弘扬。征询团队深知这一丝，因此他们专诚遐想了从仿真环境到真正机器东说念主的转移实验，斥逐阐述了SimpleVLA-RL的实用价值。

实验中使用的是AgileX Piper机械臂，这是一款在工业和征询规模宽泛诈骗的机器东说念主开发。征询团队选拔了四个具有代表性的任务进行测试：堆叠碗具、递交物块、抓取瓶子和按响铃铛。这些任务涵盖了机器东说念主操作的中枢手段，包括精确抓取、隆重移动和准确舍弃。

令东说念主忻悦的是，透顶在仿真环境中进修的机器东说念主在真正宇宙中展现了出色的性能。在堆叠碗具任务中，经过强化学习进修的机器东说念主告捷率达到70%，比较于传统监督学习步骤的32%有了权贵升迁，以致超越了专诚遐想的基线步骤RDT的60%。

更具挑战性的是抓取瓶子任务，这个任务条目机器东说念主具备极高的看成精度，因为稍有偏差瓶子就会倒下或滑落。传统监督学习步骤在这个任务上透顶失败，告捷率为0%，而强化学习进修的机器东说念主达到了14%的告捷率。诚然这个数字看似不高，但议论到任务的难度以及透顶莫得使用真正宇宙数据进行进修，这个斥逐仍是异常令东说念主饱读吹。

在递交物块和按响铃铛任务中，强化学习机器东说念主也都自满出了赫然的上风。平均而言，经过SimpleVLA-RL进修的机器东说念主在通盘真正宇宙任务中的告捷率比传统步骤提高了21个百分点，这是一个异常可不雅的改良。

这些真正宇宙实验的告捷阐述了一个进攻不雅点：通过大规师法真进修获取的手段如实不错有用地转移到现实环境中。这为机器东说念主进修开辟了一条全新的说念路。传统上，机器东说念主需要在真正环境中进行大都老成，这不仅资本飞腾，而况存在安全风险。目下，征询团队阐述了不错先在诬捏环境中进行充分进修，然后将学到的手段诈骗到真正宇宙。

这种步骤的上风是了然于目的。领先，仿真环境不错提供无尽的老成契机，机器东说念主不错7天24小时不远离地进行进修，而况无用追念开发磨损或安全问题。其次，仿真环境不错平缓生成种种角落情况和顶点场景，匡助机器东说念主配置更robust的手段。最进攻的是，这种步骤具有邃密的可延迟性，一朝在仿真中考据有用，就不错快速部署到大都真正机器东说念主上。

六、时期打破的深度领悟

SimpleVLA-RL的告捷并非随机，而是多项时期创新共同作用的斥逐。征询团队在原有的veRL框架基础上，针对机器东说念主规模的非常需求进行了大都优化和改良。

领先是轨迹生成机制的创新。与处理文本序列的讲话模子不同，机器东说念主需要在每个时候步都与环境进行交互，获取新的感知信息，然后决定下一步看成。这种闭环交互使得轨迹生成变得极其复杂。征询团队遐想了专诚的多环境并行采样系统，或者同期在多个诬捏环境中运行机器东说念主，大大提高了数据收罗效能。

奖励遐想是另一个要害创新点。传统的强化学习不竭依赖复杂的奖励函数，需要东说念主工遐想种种中间奖励来教导学习过程。但这种步骤既繁琐又容易出现奖励偏差问题。SimpleVLA-RL收受了极其粗略的二元奖励：告捷完成任务获取1分，失败获取0分。这种遐想的妙处在于它幸免了东说念主为偏见的引入，给机器东说念主最大的探索目田。

为了叮咛疏淡奖励带来的学习贫瘠，征询团队引入了三个要害的探索增强计谋。动态采样确保每次进修都包含告捷和失败的案例，幸免了梯度消失问题。温度转化让机器东说念主在进修时更本心尝试低概率的看成，增多了探索的种种性。剪裁规模的颐养则在保持进修隆重的同期给以了更大的计谋改良空间。

算法层面，征询团队对GRPO算法进行了进攻改良。他们移除了传统PPO算法中的KL散度正则化项，这么作念的平正是减少了规划支拨，同期幸免了参考计谋对探索的扬弃。群体相对上风规划确保了即使在奖励疏淡的情况下，算法也能提供有用的学习信号。

系统架构方面，SimpleVLA-RL完满了进修、推理和环境渲染的一体化整合。这种遐想不仅提高了系统效能，还简化了部署历程。征询团队异常优化了GPU内存使用和规划资源分拨，使得通盘这个词系统或者在8块NVIDIA A800显卡上高效运行。

七、实验考据的全场所展示

征询团队进行了极其全面的实验考据，涵盖了从基础功能测试到复杂诈骗场景的各个层面。实验遐想的严谨性和斥逐的一致性为SimpleVLA-RL的有用性提供了坚实的左证。

在LIBERO基准测试中，征询团队选拔了四个不同的子测试套件，每个都针对不同的挑战。LIBERO-Spatial测试空间推理才智，条目机器东说念主连合"左边"、"右边"、"上头"等空间关系。LIBERO-Object测试物体泛化才智，机器东说念主需要处理进修时从未见过的新物体。LIBERO-Goal测试任务连合才智，触及更复杂的指标描绘。LIBERO-Long测试恒久猜度打算才智，条目机器东说念主完成包含多个子要害的复杂任务。

在通盘这些测试中，SimpleVLA-RL都取得了权贵的性能升迁。最引东说念主小心的是在LIBERO-Long测试中的弘扬，告捷率从86.5%升迁到98.5%，着实达到了圆善水平。这个斥逐异常进攻，因为恒久猜度打算一直是机器东说念主规模的难题，需要机器东说念主不仅能践诺单个看成，还要能制定和践诺包含多个要害的复杂计谋。

RoboTwin测试平台提供了愈加现实的双臂操作场景。这里的任务频繁需要两只机械臂和谐配合，就像东说念主类使用双手完成复杂任务相同。在RoboTwin1.0的测试中，SimpleVLA-RL将平均告捷率从39.8%升迁到70.4%，升迁幅度超越30个百分点。在更新的RoboTwin2.0测试中，性能升迁愈加权贵，从38.3%跃升至68.8%，着实翻了一倍。

异常值得珍摄的是不同任务复杂度下的弘扬分析。征询团队将RoboTwin2.0中的12个任务按照所需要害数目分为四个难度级别：短期任务（112-130步）、中期任务（151-223步）、恒久任务（283-313步）和超恒久任务（466-637步）。斥逐自满，SimpleVLA-RL在通盘难度级别上都完满了一致的改良，阐述了步骤的普适性。

数据效能分析揭示了强化学习的另一个进攻上风。在顶点数据稀缺的情况下（每个任务只好一个演示样本），传统监督学习步骤着实透顶失效，而SimpleVLA-RL仍能达到接近完整数据进修的效果。这个发现关于履行应器具有重通衢理，因为在好多现实场景中，获取大都高质地演示数据是极其贫瘠的。

泛化才智测试进一步说明了强化学习的上风。征询团队遐想了深邃的实验，将每个任务类别中的10个任务分为9个进修任务和1个测试任务，然后不雅察机器东说念主在未见过的任务上的弘扬。斥逐自满，传统监督学习不竭出现严重的过拟合气象，在新任务上的弘扬急剧下跌，而强化学习进修的机器东说念主自满出了更好的泛化才智。

八、畴昔影响与念念考

SimpleVLA-RL的告捷不单是是一个时期打破，更代表了机器东说念主学习范式的根人道滚动。这种滚动的深化影响可能会重塑通盘这个词机器东说念主行业的发展轨迹。

从时期发展角度来看，这项征询阐述了强化学习在机器东说念主规模的纷乱后劲。畴前，征询者们无边以为强化学习在机器东说念主诈骗中存在样本效能低、进修不隆重等问题，但SimpleVLA-RL的告捷表明这些问题并非不行克服。通过得当的算法遐想和系统优化，强化学习不错成为机器东说念主进修的主历步骤。

这种滚动最获胜的平正是大大缩小了机器东说念主进修的资本和门槛。传统步骤需要大都的东说念主工演示数据，这不仅耗时耗力，而况需要专科的操作员。而强化学习步骤不错让机器东说念主自主学习，只需要提供任务指标和基本的环境诞生。这就像从"一双一私教"转向"自学成才"，效能升迁是了然于目的。

更进攻的是，强化学习带来的创造性和稳健性为机器东说念主诈骗开辟了新的可能性。"推切"气象的出现暗意着机器东说念主可能会发现东说念主类从未预见的解决决议，这种创新才智在复杂的现实环境中尤其宝贵。当机器东说念主面对前所未见的情况时，它们不再只可依赖预设的法式，而是或者即时稳健和创新。

从诈骗出路来看，这项时期的影响可能会领先在工业自动化规模理会。制造业中的好多任务具有类似性强、指表明确的特质，相配得当强化学习步骤。机器东说念主不错通过自主老成快速掌执新的安装工艺，稳健居品遐想的变化，以致优化坐褥历程。

做事机器东说念主规模也将受益良多。家庭做事机器东说念主需要叮咛鬼出电入的家庭环境，传统的预编程步骤赫然无法秘籍通盘可能的情况。强化学习让机器东说念主具备了学习和稳健的才智，不错根据每个家庭的具体情况颐养行径模式。

天然，这种时期跳动也带来了新的挑战和念念考。机器东说念主具备了一定进程的"创造性"后，怎样确保这种创造性朝着咱们生机的标的发展？如安在给以机器东说念主探索目田的同期保证安全性？这些问题需要在时期发展的同期得到充分议论。

征询团队也坦诚地指出了面前线法的一些扬弃。强化学习的效果很猛进程上依赖于运转模子的质地，若是基础才智太弱，强化学习也难以阐发作用。此外，诚然步骤在仿真环境中弘扬优异，但现实宇宙的复杂性仍然是一个纷乱的挑战。

说到底，SimpleVLA-RL为咱们展示了机器东说念主学习的一个新标的。它让咱们看到，机器东说念主不仅不错成为东说念主类的给力助手，更可能成为具有一定自主性和创造性的智能伙伴。这种滚动的真谛远不啻于时期层面，它可能会编削咱们对东说念主工智能、对机器东说念主、以致对智能本色的连合。当机器东说念主入手弘扬出"推切"这么的创新行径时，咱们不禁要问：这还只是法式的践诺，如故仍是触及了某种更深头绪的智能？

这项征询为这些深刻问题的探索提供了新的来源。跟着时期的不停完善和诈骗的日益宽泛，咱们有根由期待看到更多令东说念主惊喜的发现和打破。

Q&A

Q1：SimpleVLA-RL是什么？它与传统的机器东说念主进修步骤有什么折柳？

A：SimpleVLA-RL是清华大学等机构开发的一种新式机器东说念主进修框架，它让机器东说念主通过强化学习自主试错来掌执手段，而不是只是师法东说念主类演示。就像从"不通时宜"形成"摸着石头过河"，机器东说念主不错探索和发现东说念主类从未预见的操作步骤，比如发现股东物体比抓取更高效的"推切"气象。

Q2：SimpleVLA-RL在数据稀缺情况下弘扬怎样？

A：弘扬极其出色。在LIBERO-Long测试中，当每个任务只好一个演示样本时，传统步骤告捷率只好17.3%，而SimpleVLA-RL能达到91.7%，升迁幅度高达430%。这意味着机器东说念主只需要看一次东说念主类演示，就能通过自主老成掌执复杂手段，大大缩小了进修资本。

Q3：SimpleVLA-RL进修的机器东说念主能在真正宇宙中使命吗？

A：或者告捷转移到真正宇宙。征询团队用AgileX Piper机械臂进行的实验自满，透顶在仿真环境中进修的机器东说念主在真正宇宙任务中平均告捷率比传统步骤提高了21个百分点。在堆叠碗具任务中达到70%告捷率，在条目极高精度的抓取瓶子任务中也完满了14%的告捷率。