從 “模仿者” 到 “學(xué)習(xí)者”，機器人的進(jìn)化更進(jìn)一步。

作者丨劉欣

編輯丨陳彩嫻

機器人在底層控制方面的應(yīng)用始終局限于行為克隆，這種類似于照貓畫虎的學(xué)習(xí)方式，要求機器人必須依賴海量標(biāo)注的模仿數(shù)據(jù)，不僅收集成本極高，更無法讓機器人應(yīng)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)之外的全新場景。

谷歌 DeepMind 的最新研究試圖打破這一現(xiàn)狀，他們受到大型語言模型微調(diào)中強化學(xué)習(xí)階段成功經(jīng)驗的啟發(fā)，提出了一種面向機器人學(xué)的兩階段后訓(xùn)練方法，第一階段是監(jiān)督微調(diào)（ Supervised Fine-Tuning, SFT ），第二階段是自我提升（ Self-Improvement ）。

通過在真實世界與仿真機器人實體（ LanguageTable 與 Aloha ）上開展的大量實驗，提出的后訓(xùn)練方法在具身基礎(chǔ)模型上取得了顯著成果，機器人能自主練習(xí)并習(xí)得元朝訓(xùn)練時模仿學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中所觀察到行為的新技能，并實現(xiàn)廣泛泛化。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2509.15155

01

兩階段后訓(xùn)練框架

本研究的核心是探究強化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練在機器人具身基礎(chǔ)模型中的有效性。然而，機器人強化學(xué)習(xí)（尤其是操作任務(wù)）面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)是獎勵工程問題：設(shè)計有效的獎勵函數(shù)需要反復(fù)迭代訓(xùn)練策略并修正獎勵定義以規(guī)避非預(yù)期結(jié)果；此外，即便獎勵定義完美，在真實世界中測量獎勵也需要大量工程投入。因此，當(dāng)團(tuán)隊致力于訓(xùn)練能夠完成日益廣泛任務(wù)的機器人時，人工設(shè)計獎勵函數(shù)在真實世界機器人學(xué)中已難以為繼。

DeepMind 通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)驅(qū)動型獎勵函數(shù)克服了這一障礙，該函數(shù)同時繼承了底層基礎(chǔ)模型經(jīng)網(wǎng)絡(luò)級預(yù)訓(xùn)練所具備的穩(wěn)健性與泛化性。提出的后訓(xùn)練框架如上圖所示，包含兩個階段：第一階段為監(jiān)督微調(diào)（ Supervised Fine-Tuning, SFT ），利用以下兩種目標(biāo)對預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型進(jìn)行微調(diào)：a) 行為克隆；b) 剩余步驟預(yù)測（ steps-to-go prediction ）。第二階段為自我提升（ Self-Improvement ），剩余步驟預(yù)測能夠助力提取平滑的獎勵函數(shù)與穩(wěn)健的成功檢測器，使機器人集群可在極少人工監(jiān)督的情況下自主練習(xí)下游任務(wù)。至關(guān)重要的是，數(shù)據(jù)驅(qū)動型獎勵設(shè)計無需真值獎勵，且能借助底層基礎(chǔ)模型的穩(wěn)健性與泛化性。

研究首先在第一階段先對模仿數(shù)據(jù)集進(jìn)行假設(shè)，再基于數(shù)據(jù)集以預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型初始化具身基礎(chǔ)模型，對行為克隆損失、剩余步驟預(yù)測損失這兩個目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)督微調(diào)。在第二階段，則是想通過在線強化學(xué)習(xí)對具身基礎(chǔ)模型進(jìn)行下游任務(wù)微調(diào)，以快速提升策略性能。研究對獎勵函數(shù)和成功指示器進(jìn)行了定義，即可對具身基礎(chǔ)模型進(jìn)行下游任務(wù)的在線強化學(xué)習(xí)微調(diào)，凍結(jié)了一個第一階段的檢查點用于獎勵函數(shù)計算與成功檢測，同時也從第一階段檢查點初始化第二階段的策略。

研究提出了以下問題：

• Q1：自我提升能否在監(jiān)督學(xué)習(xí)階段的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升下游任務(wù)性能？

• Q2：監(jiān)督學(xué)習(xí)與自我提升的結(jié)合是否比單純的監(jiān)督學(xué)習(xí)具有更高的樣本效率？

• Q3：依賴強化學(xué)習(xí)的自我提升方法是否足夠可靠且可復(fù)現(xiàn)，能夠應(yīng)用于真實世界機器人學(xué)？

• Q4：預(yù)訓(xùn)練對自我提升流程有何貢獻(xiàn)？

• Q5：網(wǎng)絡(luò)級基礎(chǔ)模型預(yù)訓(xùn)練能否使自我提升在超出模仿數(shù)據(jù)集覆蓋范圍的任務(wù)上生效？

02

從“模仿者”到“學(xué)習(xí)者”

DeepMind 基于 LanguageTable 與 Aloha 兩種機器人實體，在仿真與真實世界環(huán)境中開展實驗，來驗證所提自我提升框架的有效性，研究全程采用 30 億參數(shù)的 PaLI 視覺 - 語言模型作為基礎(chǔ)預(yù)訓(xùn)練模型。研究主要進(jìn)行了6個實驗來回答上述問題，分別是：

（1）仿真 LanguageTable 實驗

仿真 LanguageTable 領(lǐng)域第一階段策略訓(xùn)練所使用的數(shù)據(jù)集來自原始研究，包含 181,020 條人類生成軌跡，以及 78,623 條描述軌跡目標(biāo)的獨特指令。對該數(shù)據(jù)集進(jìn)行子采樣，生成 3 個新數(shù)據(jù)集（原始規(guī)模的 10%、20% 和 80%）。針對每個數(shù)據(jù)集規(guī)模，在第一階段訓(xùn)練后，采用 3 個隨機種子進(jìn)行第二階段微調(diào)，以驗證自我提升流程的可靠性。第二階段微調(diào)聚焦于 Block2Block 任務(wù)子集（例如 “將藍(lán)色月亮形狀塊移至紅色五邊形形狀塊處”），當(dāng)策略成功率趨于穩(wěn)定時停止訓(xùn)練。

（2）真實世界 LanguageTable 實驗

上述實驗中展現(xiàn)的高樣本效率與穩(wěn)健性表明，自我提升流程確實可應(yīng)用于真實世界機器人學(xué)。研究將所提方法應(yīng)用于真實世界 LanguageTable 領(lǐng)域，分別采用 20% 和 80% 規(guī)模的模仿學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集。與仿真場景相同，第二階段微調(diào)聚焦于 Block2Block 任務(wù)子集。由于指令采樣、獎勵標(biāo)記與成功檢測均為自動化流程，在自我提升階段，一名人類操作員即可監(jiān)控所有 LanguageTable 機器人工作站。操作員的唯一職責(zé)是在積木掉落桌面或工作站超過 5 分鐘未洗牌重置時進(jìn)行重置。每個實驗持續(xù)約 20 小時。

（3）仿真 Aloha 單插入任務(wù)實驗

研究還在第二種機器人實體 —— 雙臂 Aloha 操作平臺上驗證了所提微調(diào)框架。設(shè)計并收集了雙臂插入任務(wù)的數(shù)據(jù)：左臂拿起套筒，右臂拿起插銷并將其插入套筒。該任務(wù)具有更復(fù)雜的觀測空間、70 維動作空間以及更小的模仿數(shù)據(jù)集，為驗證所提方法提供了挑戰(zhàn)性場景。

研究還構(gòu)建了 3 個規(guī)模分別為 5K、10K 和 15K 片段的模仿數(shù)據(jù)集，對 5K 和 10K 規(guī)模數(shù)據(jù)集執(zhí)行兩階段微調(diào)，并報告 15K 規(guī)模數(shù)據(jù)集的監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)果以作對比。與 LanguageTable 領(lǐng)域?qū)嶒炏啾?，本實驗的方法差異在于?）第二階段策略初始化的檢查點選擇；2）由于相機無法觀測到插銷完全插入套筒的成功條件，在獎勵函數(shù)中加入了一個小的正常數(shù)以標(biāo)記成功狀態(tài)。

（4）基礎(chǔ)模型預(yù)訓(xùn)練實驗

為消融 PaLI 中嵌入的多模態(tài)知識的影響，實驗基于 PaLI 模型的變體開展兩階段微調(diào)：

• 隨機初始化（ Scratch ）：采用 PaLI 架構(gòu)，但參數(shù)隨機初始化。

• 單模態(tài) PaLI（ Uni-PaLI ）：PaLI 參數(shù)由單獨預(yù)訓(xùn)練的視覺模型與語言模型初始化，未進(jìn)行聯(lián)合多模態(tài)視覺 - 語言微調(diào)。

在仿真 LanguageTable 領(lǐng)域采用與第一個實驗相同的設(shè)置進(jìn)行對比實驗。將消融實驗聚焦于自我提升階段：從 PaLI 第一階段檢查點初始化策略，使用隨機初始化或 Uni-PaLI 檢查點進(jìn)行獎勵計算。

（5）仿真與真實世界間的域遷移

首先探究較簡單的泛化形式 —— 仿真與真實世界間的域遷移。Sim2Real 是一類重要方法，可大幅減少訓(xùn)練高性能機器人策略所需的真實世界經(jīng)驗，并已在多個場景中成功應(yīng)用。為簡化實驗，在 LanguageTable 領(lǐng)域探究反向問題 ——Real2Sim 遷移：使用 80% 的真實世界 LanguageTable 數(shù)據(jù)集訓(xùn)練第一階段模型，在仿真 LanguageTable 環(huán)境中執(zhí)行第二階段自我提升。

（6）習(xí)得新技能的強泛化能力

為了進(jìn)一步探究更強的泛化形式：預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的自我提升能否使策略練習(xí)并習(xí)得超出第一階段模仿數(shù)據(jù)集所觀察到的全新行為技能?；谡鎸嵤澜?LanguageTable 數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的策略與獎勵模型，在一個名為 “BananaTable” 的新任務(wù)上執(zhí)行自我提升。

與以往研究中機器人基礎(chǔ)模型的語義泛化能力不同，BananaTable 任務(wù)的遷移需要行為泛化，要求策略習(xí)得新技能。例如，由于香蕉的細(xì)長幾何形狀，推擊位置不準(zhǔn)確會導(dǎo)致香蕉自轉(zhuǎn)而非按預(yù)期方向移動，如下圖所示。

03

邁向自主學(xué)習(xí)新路徑

通過在 LanguageTable 與 Aloha 兩種機器人實體的真實與仿真環(huán)境中開展大量實驗，DeepMind 證實了所提新型后訓(xùn)練框架的驚人有效性。首先，自我提升不僅能穩(wěn)健地超越行為克隆的策略性能，且監(jiān)督微調(diào)與自我提升的結(jié)合在樣本效率上遠(yuǎn)優(yōu)于單純擴(kuò)大模仿數(shù)據(jù)規(guī)模的監(jiān)督學(xué)習(xí)。例如，在 LanguageTable 領(lǐng)域，僅增加 10% 的機器人自我提升訓(xùn)練時間，就能將策略成功率從 45% 提升至 75%；而將機器人模仿數(shù)據(jù)量增加 8 倍，成功率僅從 45% 提升至 60%。進(jìn)一步的消融實驗凸顯了基礎(chǔ)模型預(yù)訓(xùn)練在實現(xiàn)這一樣本效率與穩(wěn)健性中的核心作用。

更為振奮人心的是，在線自我提升與網(wǎng)絡(luò)級預(yù)訓(xùn)練的創(chuàng)新結(jié)合，還解鎖了現(xiàn)有方法無法實現(xiàn)的獨特能力：使機器人能夠自主練習(xí)并習(xí)得新技能。與以往研究中展示的語義泛化不同，這個組合方案實現(xiàn)了行為泛化，其范圍遠(yuǎn)超第一階段模仿數(shù)據(jù)所覆蓋的行為。本研究凸顯了將預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型與在線自我提升相結(jié)合的變革性潛力，為機器人自主技能習(xí)得開辟了新路徑。

雖然這項研究在機器人自主學(xué)習(xí)新技能上取得了巨大的進(jìn)步，但在一些方面仍具有局限性：第一，樣本片段與技能邊界的規(guī)?；瘶?biāo)注：人工標(biāo)注成本過高，需要創(chuàng)新策略（如利用現(xiàn)有多模態(tài)基礎(chǔ)模型）從原始交互日志中恢復(fù)一致的邊界。探索此類自動分割方法是未來研究的重要方向。第二，在這個框架中，獎勵推斷無實時性要求，延遲約束極小，因此可使用更大規(guī)模的模型 —— 甚至迭代式、思維鏈推理 —— 以獲得更高保真度的標(biāo)記。

第三，本研究微調(diào)的通用視覺 - 語言骨干網(wǎng)絡(luò)在預(yù)訓(xùn)練階段從未接觸過機器人數(shù)據(jù)。隨著更大規(guī)模的機器人經(jīng)驗多模態(tài)語料庫的出現(xiàn)，設(shè)計預(yù)訓(xùn)練課程至關(guān)重要 —— 既要賦予具身基礎(chǔ)模型強大的物理推理先驗，又要保留其廣泛的視覺 - 語義知識。

第四，研究選擇使用不重用數(shù)據(jù)的在線 REINFORCE 算法。這一選擇規(guī)避了 “致命三要素” 中的兩個要素：自舉法與離線學(xué)習(xí)。但該選擇也放棄了現(xiàn)代離線算法的數(shù)據(jù)重用優(yōu)勢。探究可擴(kuò)展至大型模型的離線變體有望進(jìn)一步降低機器人時間需求。

最后，團(tuán)隊觀察到，當(dāng)自我提升超出性能峰值后，成功率會下降，這表明需要更好的停止準(zhǔn)則或自適應(yīng)正則化器，以避免對塑形獎勵的過度優(yōu)化。對獎勵函數(shù)選擇的理論探究也可能揭示這種性能下降的原因。

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