VLAC – 上海AI實驗室開源的具身獎勵大模型

VLAC：賦能具身智能機器人強化學習的獎勵大模型

VLAC是上海人工智能實驗室推出的性具身獎勵大模型，它以InternVL多模態大模型為基石，巧妙融合了海量的互聯網視頻與機器人操作數據。其核心價值在于為現實世界中的機器人強化學習提供精準的過程獎勵和任務完成度評估，有效區分正常進展與異常停滯，并支持小樣本快速泛化。VLAC不僅輸出獎勵信號，還能直接生成機器人動作指令，通過人機協作模式，顯著提升訓練效率和自主學習能力。

VLAC：為機器人強化學習注入智能之源

VLAC，全稱具身獎勵大模型，是上海人工智能實驗室在具身智能領域的一項重要突破。該模型基于強大的InternVL多模態大模型，通過整合海量的互聯網視頻數據和機器人操作數據，為機器人在真實物理世界中的強化學習提供了前所未有的智能支持。它能夠精準地為機器人的每一步行動提供過程獎勵，并實時評估任務的完成進度。VLAC的核心優勢在于其卓越的行為判別能力，能夠清晰地區分機器人操作中的正常推進、異常情況或停滯狀態，從而避免無效的探索，極大地提高了學習效率。更令人矚目的是，VLAC支持通過“情境學習”（in-context learning）實現小樣本的快速泛化，這意味著機器人能夠以極少量的樣本快速適應新的任務和環境。該模型還具備局部平滑性和負向獎勵機制，為強化學習過程的穩定性和有效性提供了堅實保障。VLAC的創新之處還在于其能夠直接輸出機器人動作指令，從而實現從感知到決策再到行動的完整閉環，賦能機器人實現真正的自主學習和快速適應。此外，VLAC還積極擁抱人機協作模式，通過多種協作范式，進一步優化了訓練流程，加速了機器人的學習進程。

VLAC的核心功能亮點

• 提供精細化過程獎勵與完成度評估：為機器人強化學習提供連續、可靠的監督信號，精準判斷任務狀態及進展。
• 智能識別行為異常：有效區分正常操作與卡頓、停滯等異常行為，優化學習路徑，避免資源浪費。
• 實現小樣本下的高效泛化：借助情境學習能力，以極少量數據快速適應新場景，提升模型通用性。
• 直接輸出行動指令：在提供獎勵的同時，生成具體的機器人動作指令，實現感知與行動的無縫銜接。
• 構建強大的強化學習框架：圍繞VLAC構建的VLA強化學習框架，顯著提升機器人在真實世界中的任務成功率和場景適應性。
• 支持靈活的人機協作：通過多樣化的人機協作模式，增強訓練的靈活性與強化學習的效率。

VLAC的技術驅動力

• 多模態信息的深度融合：依托InternVL多模態大模型，整合視覺、語言等多元信息，實現對任務和環境的全面理解。
• 數據驅動的獎勵生成機制：利用海量互聯網視頻與機器人操作數據，學習生成密集、有效的獎勵信號。
• 實時任務進度洞察：通過對任務的動態理解，精確估算任務完成進度，為過程獎勵提供依據。
• 智能化異常行為檢測：分析機器人操作數據，精準識別并規避無效或錯誤行為，提升學習效率。
• 高效的情境學習能力：支持情境學習，通過少量示例實現快速新任務適應，增強模型泛化能力。
• 從感知到行動的閉環控制：在提供獎勵信號的同時，輸出機器人動作指令，實現智能化的決策與執行。
• 集成化的強化學習框架：VLA強化學習框架整合了過程獎勵與任務完成度，提升機器人在真實世界中的學習與適應能力。
• 人機協作的優化策略：通過專家數據回放、手動輔助探索等方式，顯著優化模型訓練過程。

VLAC的資源入口

• 官方項目網站：https://vlac.intern-ai.org.cn
• GitHub代碼庫：https://github.com/InternRobotics/VLAC
• HuggingFace模型中心：https://huggingface.co/InternRobotics/VLAC

VLAC的廣闊應用前景

• 機器人強化學習的基石：為機器人提供真實世界強化學習所需的過程獎勵和任務評估，加速其適應新任務和環境的能力。
• 人機協作任務的有力支撐：通過專家數據回放、手動干預等多種協作方式，提升機器人訓練的靈活性和效率。
• 多機器人協同學習的推動者：在多機器人場景下，VLA強化學習框架能夠促進機器人協同學習，提升整體任務成功率。
• 復雜任務分解與精通：將復雜任務分解為可管理子任務，為每個子任務提供獎勵信號，助力機器人逐步攻克高難度挑戰。
• 新場景的快速適應與掌握：憑借小樣本快速泛化能力，使機器人能夠在未知環境中迅速學習和適應，顯著提高任務完成度。