VLAC

VLAC – 上海AI实验室开源的具身奖励大模型

VLAC：赋能具身智能机器人强化学习的奖励大模型

VLAC是上海人工智能实验室推出的性具身奖励大模型，它以InternVL多模态大模型为基石，巧妙融合了海量的互联网视频与机器人操作数据。其核心价值在于为现实世界中的机器人强化学习提供精准的过程奖励和任务完成度评估，有效区分正常进展与异常停滞，并支持小样本快速泛化。VLAC不仅输出奖励信号，还能直接生成机器人动作指令，通过人机协作模式，显著提升训练效率和自主学习能力。

VLAC：为机器人强化学习注入智能之源

VLAC，全称具身奖励大模型，是上海人工智能实验室在具身智能领域的一项重要突破。该模型基于强大的InternVL多模态大模型，通过整合海量的互联网视频数据和机器人操作数据，为机器人在真实物理世界中的强化学习提供了前所未有的智能支持。它能够精准地为机器人的每一步行动提供过程奖励，并实时评估任务的完成进度。VLAC的核心优势在于其卓越的行为判别能力，能够清晰地区分机器人操作中的正常推进、异常情况或停滞状态，从而避免无效的探索，极大地提高了学习效率。更令人瞩目的是，VLAC支持通过“情境学习”（in-context learning）实现小样本的快速泛化，这意味着机器人能够以极少量的样本快速适应新的任务和环境。该模型还具备局部平滑性和负向奖励机制，为强化学习过程的稳定性和有效性提供了坚实保障。VLAC的创新之处还在于其能够直接输出机器人动作指令，从而实现从感知到决策再到行动的完整闭环，赋能机器人实现真正的自主学习和快速适应。此外，VLAC还积极拥抱人机协作模式，通过多种协作范式，进一步优化了训练流程，加速了机器人的学习进程。

VLAC的核心功能亮点

• 提供精细化过程奖励与完成度评估：为机器人强化学习提供连续、可靠的监督信号，精准判断任务状态及进展。
• 智能识别行为异常：有效区分正常操作与卡顿、停滞等异常行为，优化学习路径，避免资源浪费。
• 实现小样本下的高效泛化：借助情境学习能力，以极少量数据快速适应新场景，提升模型通用性。
• 直接输出行动指令：在提供奖励的同时，生成具体的机器人动作指令，实现感知与行动的无缝衔接。
• 构建强大的强化学习框架：围绕VLAC构建的VLA强化学习框架，显著提升机器人在真实世界中的任务成功率和场景适应性。
• 支持灵活的人机协作：通过多样化的人机协作模式，增强训练的灵活性与强化学习的效率。

VLAC的技术驱动力

• 多模态信息的深度融合：依托InternVL多模态大模型，整合视觉、语言等多元信息，实现对任务和环境的全面理解。
• 数据驱动的奖励生成机制：利用海量互联网视频与机器人操作数据，学习生成密集、有效的奖励信号。
• 实时任务进度洞察：通过对任务的动态理解，精确估算任务完成进度，为过程奖励提供依据。
• 智能化异常行为检测：分析机器人操作数据，精准识别并规避无效或错误行为，提升学习效率。
• 高效的情境学习能力：支持情境学习，通过少量示例实现快速新任务适应，增强模型泛化能力。
• 从感知到行动的闭环控制：在提供奖励信号的同时，输出机器人动作指令，实现智能化的决策与执行。
• 集成化的强化学习框架：VLA强化学习框架整合了过程奖励与任务完成度，提升机器人在真实世界中的学习与适应能力。
• 人机协作的优化策略：通过专家数据回放、手动辅助探索等方式，显著优化模型训练过程。

VLAC的资源入口

• 官方项目网站：https://vlac.intern-ai.org.cn
• GitHub代码库：https://github.com/InternRobotics/VLAC
• HuggingFace模型中心：https://huggingface.co/InternRobotics/VLAC

VLAC的广阔应用前景

• 机器人强化学习的基石：为机器人提供真实世界强化学习所需的过程奖励和任务评估，加速其适应新任务和环境的能力。
• 人机协作任务的有力支撑：通过专家数据回放、手动干预等多种协作方式，提升机器人训练的灵活性和效率。
• 多机器人协同学习的推动者：在多机器人场景下，VLA强化学习框架能够促进机器人协同学习，提升整体任务成功率。
• 复杂任务分解与精通：将复杂任务分解为可管理子任务，为每个子任务提供奖励信号，助力机器人逐步攻克高难度挑战。
• 新场景的快速适应与掌握：凭借小样本快速泛化能力，使机器人能够在未知环境中迅速学习和适应，显著提高任务完成度。