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新闻导读

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VLAct 的整个 continued pre-training 只使用开源数据和16张GPU，，，，，，，但成就相当能打：RoboTwin 2.0 成功率达到92.5%；；；；；在 RoboDojo 榜单中超过所有明确标注为 World Action Model（WAM）的模型；；；；；面对预训练阶段从未见过的 GR-1 机械人，，，，，，，只使用20%的 RoboCasa-GR1 下游数据，，，，，，，就已经超过 NVIDIA GR00T N1.6 的全量数据基线。。。。。。模型、Checkpoint、训练代码和 Pipeline 也全数开源。。。。。。从前几年，，，，，，，大模型已经证了然一条极度有效的路线：数据更多、模型更大、算力更强，，，，，，，能力就不休往上走。。。。。。VLA 天然也但愿复造这条 Scaling 路线。。。。。。但机械人领域有一个绕不开的现实：机械人轨迹不是网页数据，，，，，，，不能从互联网直接爬下来。。。。。。每条数据都必要机械人真在物理世界里实现操作，，，，，，，背后往往还有遥操作、数据采集和硬件成本。。。。。。更麻烦的是，，，，，，，机械人最终面对的是险些无限的场景、物体、工作和机械人状态组合。。。。。。所以 VLAct 并不是想否定 Data Scaling，，，，，，，而是补上另一个问题：在同样的数据预算下，，，，，，，能不能让机械人轨迹在 Backbone 里留下更多能够跨工作、跨 Action Head、甚至跨机械人迁徙的知识？？？？？？ VLAct 真正的起点，，，，，，，来自团队前期尝试中一个很有意思的景象。。。。。。此刻好多 VLA 城市从一个 VLM 启程，，，，，，，挂上 Action Head，，，，，，，再用机械人数据持续训练。。。。。。很天然的设法是：Action 预测越准，，，，，，，注明这次 VLA 预训练越成功。。。。。。但尝试发现，，，，，，，并不愿定。。。。。。以 RoboTwin 为例，，，，，，，使用 OFT Head 做 continued pre-training 后，，，，，，，若是下游持续使用 OFT，，，，，，，成功率能够从 61.7%提高到 75.8%；；；；；但把统一个 Backbone 换成 PI Head，，，，，，，下游反而从 60.5%降落到 55.1%；；；；；换成 GR00T Head 甚至从 51.2%降到 28.9%。。。。。。原因也很直观。。。。。。Action Head 和 Backbone 是一路训练的，，，，，，，只用一种 Head 时，，，，，，，Backbone 很容易逐步学会一种“最方便这个 Head 读取”的 Feature Geometry。。。。。。对于当前 Policy，，，，，，，这当然很好；；；；；但换一个 Action Head、工作甚至机械人后，，，，，，，这些 Representation 不定还能持续复用。。。。。。论文把这种景象称为head-specific representation collapse。。。。。。因而 VLAct 把 continued pre-training 的指标沉新界说了一遍：不是训练一个已经很会做作为的固定 Policy Initialization，，，，，，，而是训练一个能被分歧 Action Head、分歧工作、分歧机械人持续利用的 VLM Backbone。。。。。。第二，，，，，，，别让一种 Action Head 说了算。。。。。。VLAct 同时挂上 OFT、PI 和 GR00T 三种陆续 Action Head，，，，，，，让它们共同读取一个 Backbone、预测统一套作为。。。。。。这样 Backbone 想同时服务分歧 Decoder，，，，，，，就不能只把信息组织成某一种 Head 最喜欢的大局。。。。。。更沉要的是，，，，，，，预训练实现后这些 Head 全数能够丢掉，，，，，，，下游沉新初始化自己的 Action Head。。。。。。第三，，，，，，，分歧机械人之间，，，，，，，该共享的物理语义就共享。。。。。。例如“打开/关关夹爪”在分歧机械人上的物理意思高度类似，，，，，，，但分歧机械臂的自由度和运动学结构又不能粗鲁统一。。。。。。因而 VLAct 只统一真正一致的 Action 维度，，，，，，，其他部门持续维持 Embodiment-specific。。。。。。最能体现迁徙能力的尝试来自RoboCasa-GR1。。。。。。GR-1 这种机械人在 VLAct continued pre-training 的数据里一次都没有出现过：预训练阶段模型看到的是 Franka、AgileX 等机械人，，，，，，，而后再把 Backbone 拿到 GR-1 上进行下游 Fine-tuning。。。。。。 VLAct 并不是想证明“数据不沉要”。。。。。；；；；；等耸莸比换贡匾中 Scale，，，，，，，但由于机械人数据昂贵、稀缺，，，，，，，并且很难齐全覆盖真实物理世界，，，，，，，Representation Quality 自身也应该成为 VLA Scaling 的一条独立轴线。。。。。。从前各人更常问：“还能收几多机械人数据？？？？？？”VLAct 但愿同时再问一句：“同样这些机械人数据，，，，，，，到底能让模型学到几多能够迁徙的器材？？？？？？” 整个 VLAct continued pre-training 基于 Qwen3-VL-4B，，，，，，，只使用公开机械人数据和 16 张 GPU 实现。。。。。。目前模型权沉、Checkpoint、数据处置及训练 Pipeline 均已盛开，，，，，，，但愿把一个更适合物理世界、也更 Research-friendly 的 VLM Backbone 交给 VLA 社区。。。。。。

责任编纂：张建国 · 更新功夫：2026-09-08 01:19:49 · 起源：新京报

网友概想

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20260908 · 来自移动端
谢玲姬

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2026-09-08 01:19:49
热心网友

红桃视频2025年，，，，，，，内容值得关注，，，，，，，等待后续更新。。。。。。

20260908