RSS 2025

RSS 2025｜ConRFT: 真实环境下基于强化学习的VLA模型微调方法

本文第一作者为陈宇辉，中科院自动化所直博三年级；通讯作者为李浩然，中科院自动化所副研；研究方向为强化学习、机器人学习、具身智能。视觉-语言-动作模型在真实世界的机器人操作任务中显示出巨大的潜力，但是其性能依赖于大量的高质量人类演示数据。由于人类演示十分稀缺且展现出行为的不一致性，通过监督学习的方式对 VLA 模型在下游任务上进行微调难以实现较高的性能，尤其是面向要求精细控制的任务。

4/18/2025 12:05:00 PM

机器之心

资讯热榜

阿里推出 AI 医学助手 App“氢离子”：收录千万级核心期刊文献，还可查疾病、找药品刷新无监督异常检测上限！首提「匹配代价滤波for异常检测」范式 | ICML'25 中国移动“九天”通用基础大模型 3.0 发布，核心技术开源业界首个，腾讯混元 3D 世界模型正式发布并开源 AI和云基础设施初创企业E2B如何成为88%的财富100强企业的必备选择腾讯Robotics X具身智能开放平台Tairos发布，融合左脑、右脑、小脑 FastAPI开发AI应用：模型新增图片理解 AI 预测点球方向准确率超人类守门员，高达 52%

标签云

人工智能 AI OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek AI绘画谷歌机器人数据大模型 Midjourney 开源智能用户 Meta 微软 GPT 学习技术图像 Gemini AI创作马斯克论文智能体 Anthropic 英伟达代码算法训练 Stable Diffusion 芯片蛋白质开发者腾讯生成式 LLM 苹果 Claude 神经网络 AI新词 3D 研究机器学习生成 AI for Science Agent xAI 计算人形机器人 Sora AI视频 GPU AI设计百度华为搜索大语言模型工具场景字节跳动具身智能 RAG 大型语言模型预测深度学习伟达视觉 Transformer AGI 视频生成神器推荐亚马逊 Copilot DeepMind 架构模态应用