「VLA 强化学习」共找到 1598 篇相关文章
图灵奖得主Sutton再突破：强化学习在控制问题上媲美深度强化学习？
图灵奖得主Richard S. Sutton认为未来AI发展需靠强化学习。他将2024年的SwiftTD算法拓展到控制领域，提出Swift - Sarsa算法，还设计操作性条件反射基准测试。实验显示，结合预处理方法，其性能或媲美深度强化学习。
强化学习远不是最优，CMU刚刚提出最大似然强化学习
CMU等机构研究指出，现实中广泛使用的强化学习未真正做最大似然优化，只是优化其一阶近似。基于此，团队提出最大似然强化学习，实验显示其在性能与计算效率权衡上优于现有方法。
在「想象」中练就真机能力：RISE，让VLA强化学习告别真机试错
香港大学李弘扬老师团队提出 RISE 框架，通过组合式世界模型让机器人在虚拟空间强化学习，解决传统 VLA 模型落地难题，在长程任务中性能提升显著，重新定义智能体理解世界的方式。
全球强化学习+VLA范式，PI*0.6背后都有这家中国公司技术伏笔
机器之心介绍了Physical Intelligence成果π*0.6论文，指出VLA+online RL是有前景的研究方向。还分析VLA+RL重要性、应用难点，重点介绍星动纪元iRe-VLA突破困境的方案及其实验效果，揭示VLA在线强化学习前景。
给机器人一个会预测未来的Critic，VLA强化学习直接起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model（WCM），解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习（VLA - RL）中批评家模型（Critic Model）仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态，代码等全开源，验证效果显著。
一个强化学习信仰者的十年｜甲子光年
本文讲述朱哲清在强化学习领域的十年历程。他从斯坦福到Meta再创立Pokee AI，逆势押注强化学习。虽面临诸多质疑，但随着InstructGPT等出现，强化学习逐渐被认可，他致力于构建新一代AI Agent。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
速递｜前字节Seed强化学习专家孙鹏加入星尘智能，将大模型后训练经验带到物理世界
9月2日消息，前字节跳动Seed团队强化学习专家孙鹏博士加入星尘智能，负责机器人强化学习方向。星尘智能有技术、资本和商业优势，孙鹏经验丰富，此次加入将助力其强化学习后训练发展。
逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习（IRL）视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战，将LLM生成过程化为MDP，探讨无奖励函数的MDP，说明需神经奖励模型，还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。