VLAC

VLAC – 上海AI實(shí)驗(yàn)室開(kāi)源的具身獎(jiǎng)勵(lì)大模型

VLAC：賦能具身智能機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)的獎(jiǎng)勵(lì)大模型

VLAC是上海人工智能實(shí)驗(yàn)室推出的性具身獎(jiǎng)勵(lì)大模型，它以InternVL多模態(tài)大模型為基石，巧妙融合了海量的互聯(lián)網(wǎng)視頻與機(jī)器人操作數(shù)據(jù)。其核心價(jià)值在于為現(xiàn)實(shí)世界中的機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供精準(zhǔn)的過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)和任務(wù)完成度評(píng)估，有效區(qū)分正常進(jìn)展與異常停滯，并支持小樣本快速泛化。VLAC不僅輸出獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，還能直接生成機(jī)器人動(dòng)作指令，通過(guò)人機(jī)協(xié)作模式，顯著提升訓(xùn)練效率和自主學(xué)習(xí)能力。

VLAC：為機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)注入智能之源

VLAC，全稱具身獎(jiǎng)勵(lì)大模型，是上海人工智能實(shí)驗(yàn)室在具身智能領(lǐng)域的一項(xiàng)重要突破。該模型基于強(qiáng)大的InternVL多模態(tài)大模型，通過(guò)整合海量的互聯(lián)網(wǎng)視頻數(shù)據(jù)和機(jī)器人操作數(shù)據(jù)，為機(jī)器人在真實(shí)物理世界中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供了前所未有的智能支持。它能夠精準(zhǔn)地為機(jī)器人的每一步行動(dòng)提供過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)，并實(shí)時(shí)評(píng)估任務(wù)的完成進(jìn)度。VLAC的核心優(yōu)勢(shì)在于其卓越的行為判別能力，能夠清晰地區(qū)分機(jī)器人操作中的正常推進(jìn)、異常情況或停滯狀態(tài)，從而避免無(wú)效的探索，極大地提高了學(xué)習(xí)效率。更令人矚目的是，VLAC支持通過(guò)“情境學(xué)習(xí)”（in-context learning）實(shí)現(xiàn)小樣本的快速泛化，這意味著機(jī)器人能夠以極少量的樣本快速適應(yīng)新的任務(wù)和環(huán)境。該模型還具備局部平滑性和負(fù)向獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程的穩(wěn)定性和有效性提供了堅(jiān)實(shí)保障。VLAC的創(chuàng)新之處還在于其能夠直接輸出機(jī)器人動(dòng)作指令，從而實(shí)現(xiàn)從感知到?jīng)Q策再到行動(dòng)的完整閉環(huán)，賦能機(jī)器人實(shí)現(xiàn)真正的自主學(xué)習(xí)和快速適應(yīng)。此外，VLAC還積極擁抱人機(jī)協(xié)作模式，通過(guò)多種協(xié)作范式，進(jìn)一步優(yōu)化了訓(xùn)練流程，加速了機(jī)器人的學(xué)習(xí)進(jìn)程。

VLAC的核心功能亮點(diǎn)

• 提供精細(xì)化過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)與完成度評(píng)估：為機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供連續(xù)、可靠的監(jiān)督信號(hào)，精準(zhǔn)判斷任務(wù)狀態(tài)及進(jìn)展。
• 智能識(shí)別行為異常：有效區(qū)分正常操作與卡頓、停滯等異常行為，優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑，避免資源浪費(fèi)。
• 實(shí)現(xiàn)小樣本下的高效泛化：借助情境學(xué)習(xí)能力，以極少量數(shù)據(jù)快速適應(yīng)新場(chǎng)景，提升模型通用性。
• 直接輸出行動(dòng)指令：在提供獎(jiǎng)勵(lì)的同時(shí)，生成具體的機(jī)器人動(dòng)作指令，實(shí)現(xiàn)感知與行動(dòng)的無(wú)縫銜接。
• 構(gòu)建強(qiáng)大的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架：圍繞VLAC構(gòu)建的VLA強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，顯著提升機(jī)器人在真實(shí)世界中的任務(wù)成功率和場(chǎng)景適應(yīng)性。
• 支持靈活的人機(jī)協(xié)作：通過(guò)多樣化的人機(jī)協(xié)作模式，增強(qiáng)訓(xùn)練的靈活性與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效率。

VLAC的技術(shù)驅(qū)動(dòng)力

• 多模態(tài)信息的深度融合：依托InternVL多模態(tài)大模型，整合視覺(jué)、語(yǔ)言等多元信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)任務(wù)和環(huán)境的全面理解。
• 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的獎(jiǎng)勵(lì)生成機(jī)制：利用海量互聯(lián)網(wǎng)視頻與機(jī)器人操作數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)生成密集、有效的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)。
• 實(shí)時(shí)任務(wù)進(jìn)度洞察：通過(guò)對(duì)任務(wù)的動(dòng)態(tài)理解，精確估算任務(wù)完成進(jìn)度，為過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)提供依據(jù)。
• 智能化異常行為檢測(cè)：分析機(jī)器人操作數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識(shí)別并規(guī)避無(wú)效或錯(cuò)誤行為，提升學(xué)習(xí)效率。
• 高效的情境學(xué)習(xí)能力：支持情境學(xué)習(xí)，通過(guò)少量示例實(shí)現(xiàn)快速新任務(wù)適應(yīng)，增強(qiáng)模型泛化能力。
• 從感知到行動(dòng)的閉環(huán)控制：在提供獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)的同時(shí)，輸出機(jī)器人動(dòng)作指令，實(shí)現(xiàn)智能化的決策與執(zhí)行。
• 集成化的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架：VLA強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架整合了過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)與任務(wù)完成度，提升機(jī)器人在真實(shí)世界中的學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力。
• 人機(jī)協(xié)作的優(yōu)化策略：通過(guò)專家數(shù)據(jù)回放、手動(dòng)輔助探索等方式，顯著優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程。

VLAC的資源入口

• 官方項(xiàng)目網(wǎng)站：https://vlac.intern-ai.org.cn
• GitHub代碼庫(kù)：https://github.com/InternRobotics/VLAC
• HuggingFace模型中心：https://huggingface.co/InternRobotics/VLAC

VLAC的廣闊應(yīng)用前景

• 機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基石：為機(jī)器人提供真實(shí)世界強(qiáng)化學(xué)習(xí)所需的過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)和任務(wù)評(píng)估，加速其適應(yīng)新任務(wù)和環(huán)境的能力。
• 人機(jī)協(xié)作任務(wù)的有力支撐：通過(guò)專家數(shù)據(jù)回放、手動(dòng)干預(yù)等多種協(xié)作方式，提升機(jī)器人訓(xùn)練的靈活性和效率。
• 多機(jī)器人協(xié)同學(xué)習(xí)的推動(dòng)者：在多機(jī)器人場(chǎng)景下，VLA強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架能夠促進(jìn)機(jī)器人協(xié)同學(xué)習(xí)，提升整體任務(wù)成功率。
• 復(fù)雜任務(wù)分解與精通：將復(fù)雜任務(wù)分解為可管理子任務(wù)，為每個(gè)子任務(wù)提供獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，助力機(jī)器人逐步攻克高難度挑戰(zhàn)。
• 新場(chǎng)景的快速適應(yīng)與掌握：憑借小樣本快速泛化能力，使機(jī)器人能夠在未知環(huán)境中迅速學(xué)習(xí)和適應(yīng)，顯著提高任務(wù)完成度。