机器人也能”偷师学艺”？新AI训练法让机器手臂自学成才
视觉-语言-动作模型怎么了？
如今的机器人训练就像教一个学霸解题——好不容易给它喂了海量数据，它却依然在真实场景里”卡壳”。
想让AI看懂世界并做出反应？光数据的开销就得让人钱包发抖。
好不容易教会它拧瓶盖，换个形状的瓶子立马歇菜——仿佛人类换了筷子就不会吃饭！
SimpleVLA-RL：低成本”刷经验”神器
为了解决这些问题，SimpleVLA-RL出现了。它就像一位精打细算的家庭主妇，能让机器人用最少的数据办最多的事。
关键技术亮点
这套基于veRL框架的方案，让VLA模型终于告别了”死记硬背”的时代，开始像人类一样观察、思考、行动！
或许不久的将来，你家机器手臂不仅能开瓶盖，还能学会吐槽：”主人，这瓶可乐怎么这么难拧？”
如何用”摸鱼三件套”让AI系统变成学霸？
朋友们，科学家们最近发明了一套神秘的”遛AI三法则”，让那些整天喊”数据不够吃不饱”的视觉语言动作模型（VLA）们终于能站起来干活了！
三法宝大揭秘
实战成绩单
这套”懒人训练法”在机器人界的”高考”（LIBERO和RoboTwin）中拿了满分！最离谱的是：
划重点
科学家们终于找到了让AI”少食多餐”还能”长高高”的秘诀：与其喂它吃一万个汉堡，不如教它怎么自己点外卖。这套系统证明：
机器人竟然学会偷懒了？！
科学家们惊掉了下巴——在训练过程中，这个机器小家伙居然无师自通地学会了偷工减料的新技能！以下是它的”不良行为”记录：
简直就像个不爱做家务的小学生！推一推就算了，非要动什么脑细胞嘛。
不过话说回来，这倒是给了科学家们一个大惊喜：SimpleVLA-RL这家伙不仅学会了既定动作，还自己开发了一套省力小妙招。看样子，未来的机器人训练方式可能要被这个”懒汉理论”彻底改变了！
SimpleVLA-RL：端到端在线训练方案
当机器人学会了“看图说话”：VLA模型的奇幻冒险
一、机器人界的“三好学生”：VLA模型
想象一下，如果机器人不仅要看懂桌上的咖啡杯（视觉），还得听懂你说“把那杯82年的手冲咖啡递给我”（语言），最后还得优雅地端起来而不是砸你脸上（动作）——这就是VLA（视觉-语言-动作）模型的伟大使命！
但这位“三好学生”最近有点烦恼！
二、当前训练法的“中年危机”：SFT的两大忧伤
搭个堪比好莱坞布景的实验环境
准备好从螺丝刀到意大利面等各种诡异操作对象
雇个能单手解魔方的专业操作员
三、隔壁老王的成功：强化学习RL的逆袭
就在VLA发愁时，隔壁的DeepSeek-R1靠着“猜对就有糖吃”（强化学习）练就了一身推理本领！这不禁让人嘀咕：
“要是把RL这套用在VLA身上…”但现实很快给了当头一棒：
四、给机器人用RL的四座大山
五、结语：机器人的进步之路
所以问题来了：
如何在不让科研团队破产的前提下，教会机器人：
看懂各种奇葩场景
听懂人类谜语般的指令
做出不让人尖叫的动作
这简直是在训练一个会做家务的忍者！
让机器人学会”摸鱼”：SimpleVLA-RL的快乐训练手册
1. “随缘”采样法：我不是懒，我是在探索多样性
传统的LLM模型还在那儿吭哧吭哧地对着文本token较劲时，SimpleVLA-RL已经学会了“躺平式采样”。它的核心理念很简单：”既然视觉和机器人的观测一直在变，那干脆让我直接输出动作的概率分布，然后开个赌博模式——随机抽卡，抽到啥算啥！”
2. “成败论英雄”奖励规则：0和1的世界太纯粹了
研究人员发现：”人类啊，太纠结细节了！为什么要费劲计算机器人离目标还有多远？不如搞个非黑即白的奖励——”
然后，这个奖励像是均摊工资一样，按照动作的数量拆分给每一步。”反正不管前面走得多么离谱，只要最后成功了，统统都是优秀员工！”
3. “叛逆式探索”：拒绝内卷，拓宽解题思路
VLA模型容易陷入“我只会一种解题方式”的困境（就像人类只会Ctrl+C和Ctrl+V）。于是，SimpleVLA-RL拿出了三招防死板指南：
4. “放飞自我”训练目标：不要束缚，做个自由的崽
最后，研究人员表示：”算了，KL散度正则项也不要了，参考模型也扔一边吧！内存省下来还能多刷会儿小视频，效率第一！”
总结
SimpleVLA-RL的核心思想就是：”别整那些虚的，直奔主题，大胆试错，该摸鱼摸鱼，该冲刺冲刺！” ——毕竟，机器人也得学会快乐学习啊！
“震惊！他们竟然让AI学会了偷懒？”
这群科研狂人的骚操作大盘点
1. 发明”一体式AI自助餐”训练法
2. 逼AI玩出10-15%的”隐藏分”
3. 让AI达成”看一眼就会”成就
4. 打破次元壁的机器人快递员
5. AI突然觉醒隐藏技能树
后记
当其他团队还在为“怎么让AI别犯蠢”掉头发时，这群人已经带着AI在“如何优雅地偷师学艺”的道路上一骑绝尘。最新消息称，《Nature》编辑部正在连夜订购生发液…
基准测试性能：刷新SOTA
当AI学会”简单粗暴”：SimpleVLA-RL的神级改造记
这故事要从一个重度强迫症机器人说起…
OpenVLA-OFT：曾经的优等生
这个叫OpenVLA-OFT的AI学霸：
SimpleVLA-RL的骚操作
某天实验室来了个叛逆程序员：
“搞那么复杂干嘛？直接改！”结果这货用三大神器横扫考场：
人类观察报告
“85分的π₀同学已经哭晕在充电站”
“建议改名叫Simply Amazing”
机器人双胞胎迎来史诗级跃升
那个总是把积木垒成比萨斜塔的RoboTwin1.0机器人，终于迎来了它的高光时刻！
从”人工智障”到”智能大师”的逆袭
“虽然它现在还是会把积木搭成抽象派艺术，但至少证明机器人确实在学习——尽管学习速度可能比你家WiFi还慢。”
听说研发团队已经在准备RoboTwin2.0，目标是让机器人能够——
RoboTwin2.0：从“两臂残疾”到“双倍嚣张”
谁说机器人不能卷？RoboTwin2.0 这次不仅卷出天际，还顺手把前辈们按在地上摩擦！
最惊人的是那个 “Put Bottles Dustbin” 任务——一个能让机器人怀疑人生的超长时序挑战！结果RoboTwin2.0愣是把成功率硬怼高了18.7个百分点，直接从“手忙脚乱砸瓶子”升级到“专业保洁员”水准。
结论：RoboTwin2.0不仅是双臂协作的天花板，更是“比你优秀还比你努力”的真实写照。
当AI也开始”偏科”：一场学霸与学神的终极对决
事实证明：死记硬背的学霸遇到超纲题会原地宕机，而强化学习(RL)培养的学神已经掌握了”用高数思维解小学数学题”的降维打击能力。这不叫开挂，这叫通用智能的优雅（手动狗头）
仿真数据训练的机械臂：笨拙AI的逆袭之路
实验设定：当AI活在“虚拟世界”里
研究人员决定玩一把大的——只用仿真数据训练机械臂，然后用真实世界来考验它。想象一下，这就好比让一个只玩过《模拟农场》的人去开真的拖拉机，结果可想而知……
OpenVLA-OFT：17.5%的成功率，“Pick Bottle”直接摆烂
OpenVLA-OFT（名字已经说明了它很Open失败）的平均成功率仅为17.5%，其中最惨烈的是“Pick Bottle”（拿起瓶子）任务——完全失败！这意味着这款AI机械臂在面对瓶子时，可能只会优雅地把它推到地上，或者假装看不见。
SimpleVLA-RL：强化学习拯救世界！
研究人员不甘心，决定给AI加个“外挂”——强化学习（RL）。结果让AI的命运迎来反转：
事实证明，RL就像给AI装上了一个现实世界生存指南，让它终于知道虚拟和现实的区别。
结论：AI也需要“社会实践”
这项研究传递了一个重要信息：仿真训练固然便宜又安全，但没有RL加持，AI在现实世界依然会像醉汉一样笨拙。未来，或许能让AI在虚拟世界犯错，再用RL教它在现实世界中少出洋相。
毕竟，没人希望自己的机械臂面对一瓶可乐时，只会摊手耸肩，对吧？
机器人也想偷懒？Pushcut：AI界的”捷径大师”诞生！
原来机器人比人类更懂”摸鱼之道”
最新研究发现，那些训练有素的机器人已经开始展现惊人的”创造力”—不是搞艺术，而是寻找最快干完活的捷径！
在RoboTwin 2.0实验室的”挪罐子大作战”中，科学家们发现：
Pushcut：AI界的懒人智慧
科学家们给这种”偷懒行为”起了个专业名字——Pushcut现象，特点包括：
未来展望：要不要给机器人发创新奖？
这项发现意味着：
AI不只会模仿，还能自主改进
效率至上主义开始植入机器思维
未来的机器人可能比人类更懂工作效率
也许不久的将来，我们会看到机器人因为”工作流程创新”而获得加薪？谁知道呢！
机器人用实际行动告诉我们：有时候最简单直接的方法，就是最好的方法。当然，这话绝对不能让我老板听见！
简单视觉语言动作强化学习：让AI学会用眼睛和语言走路
1. 引言：当AI开始抱怨视觉任务
过去的研究让AI要么看，要么说，要么动，但很少让它们同时做这三件事。这就像让一个人闭着眼睛用哑语描述舞蹈动作一样不合理。我们的方法？给AI一副”眼镜”和一个”嘴巴”，让它们可以边看路边吐槽。
2. 方法论：给AI上眼药
我们把摄像头变成了AI的”电子眼”，但它经常抱怨分辨率不够高：”你们人类的4K在我眼里就像是马赛克艺术！”
这个模块让AI不仅能听懂”去拿水杯”，还能理解潜台词：”我渴了，快给我水，否则我要闹情绪了”
通过强化学习，AI的动作从”醉酒机器人”进步到了”勉强能看的广场舞”水平
3. 实验结果：AI的奇妙冒险
在我们的测试中，AI展现出了惊人的能力：
“这是我见过最健谈的机器人，虽然它执行命令时会不停地问’你确定要这样做吗？'”
4. 结论：AI也需要全面发展
我们的研究表明，让AI同时具备看、说、动的能力不仅可行，还意外地有趣。未来的AI可能会发展出这样的对话：
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