这项由清华大学、北京大学、哈工大等多所知名院校联合开展的研究发表于2025年10月，论文标题为《RLINF-VLA: A UNIFIED AND EFFICIENT FRAMEWORK FOR VLA+RL TRAINING》。该研究团队由清华大学的臧鸿志、魏明杰等研究者领导，涵盖了人工智能、机器人学等多个前沿领域的专家。感兴趣的读者可以通过arXiv:2510.06710v1查询完整论文。
在当今这个人工智能飞速发展的时代，机器人正在逐步走进我们的日常生活。从工厂的装配线到家庭的扫地机器人，这些智能助手的表现越来越令人印象深刻。然而，让机器人真正理解人类的指令并准确执行复杂任务，仍然是一个巨大的挑战。就像教会一个从未下过厨房的人做菜一样，机器人需要同时具备"看懂食材"、"理解菜谱"和"熟练操作"三种能力。
传统的机器人训练方式就像是让学生死记硬背课本内容。研究人员会收集大量的专家示范动作，然后让机器人模仿这些标准操作。这种方法被称为监督学习，就好比给学生提供了无数道题目的标准答案，让他们反复练习直到熟练掌握。虽然这种方法在理想环境下效果不错，但一旦遇到与训练数据稍有差异的新情况，机器人往往就会手足无措，就像只会背标准答案的学生遇到变形题目时的困惑。
这就是为什么清华大学的研究团队要开发RLinf-VLA这个新框架。他们的核心理念是让机器人像人类一样，通过试错来学习和改进。就像学习骑自行车一样，你不可能仅仅通过看教学视频就掌握平衡技巧，必须要亲自上车练习，在无数次的摔倒和爬起中逐渐找到感觉。强化学习正是模拟了这种自然的学习过程，让机器人在虚拟环境中反复尝试，从失败中吸取教训，从成功中积累经验。
然而，将强化学习应用到视觉-语言-动作模型的训练中，就像同时学习三门外语一样复杂。机器人需要处理视觉信息（相当于"看"的能力），理解自然语言指令（相当于"听"的能力），并执行准确的动作（相当于"做"的能力）。更复杂的是，这三种能力需要在计算机的不同处理单元之间协调工作，就像一个管弦乐队需要各种乐器完美配合才能演奏出动听的乐曲。
一、解决计算资源分配的智慧方案
当我们谈到机器人的训练过程时，可以把它想象成一个忙碌的厨房。在这个厨房里，有负责观察食材状态的"观察员"（模拟器），有制定烹饪计划的"主厨"（生成模块），还有负责实际操作的"助手"（训练模块）。传统的训练框架就像是让这些角色共用一个小厨房，经常会出现设备不够用、相互干扰的问题。
RLinf-VLA框架的巧妙之处在于提供了三种不同的"厨房布局"方案。第一种是"共享厨房"模式，所有角色共用全部设备，虽然能最大化利用空间，但在繁忙时段容易出现拥挤。第二种是"分工厨房"模式，给每个角色分配专门的工作区域，避免了相互干扰，但可能造成某些设备的闲置。
最有趣的是第三种"流水线厨房"模式，这是研究团队的创新设计。就像高效的餐厅会安排多个厨师同时准备不同阶段的菜品一样，这种模式让观察员和主厨可以并行工作。当观察员在准备第一道菜的食材时，主厨已经在规划第二道菜的制作方案，这样大大提高了整体效率。实验结果显示，这种流水线模式能够将训练速度提升1.61到1.88倍，就像一个原本需要两小时完成的大餐现在只需要一个多小时就能上桌。
更令人称道的是，用户可以通过简单的配置文件来选择最适合自己需求的模式，就像使用手机设置一样方便。不需要复杂的编程知识，只需要告诉系统你希望如何分配计算资源，框架就会自动调整到最优状态。
二、支持多样化模型的灵活架构
现在的机器人世界就像是联合国会议，不同的"代表"（模型）来自不同的技术背景，说着不同的"语言"。RLinf-VLA框架就像是一个出色的同声传译系统，能够让这些不同的模型在同一个平台上和谐工作。
以OpenVLA为例，这是一个拥有70亿参数的大型模型，就像是一位博学多才的教授，虽然体型庞大但能力出众。相比之下，OpenVLA-OFT则更像是一位经过专业训练的技师，体型相对精悍但在特定任务上表现卓越。传统的训练平台往往只能支持一种类型的模型，就像只能容纳一种车型的停车场。
RLinf-VLA的设计哲学是"兼容并包"。它不仅支持这些不同规模的模型，还提供了LoRA（低秩适应）技术的支持。LoRA技术就像是为大型模型穿上了"瘦身衣"，在保持原有能力的同时大大降低了训练所需的计算资源。这就好比让一位举重运动员学会了太极拳的精妙技法，既保持了力量优势，又增加了灵活性。
框架还支持"动作组块"功能，这个概念可能听起来很抽象，但实际上就像是教机器人学会"组合拳"。传统的训练方式是让机器人一步一步地学习每个动作，就像教孩子写字时要求他们一笔一画地临摹。而动作组块则是让机器人学会连续的动作序列，就像教会了它们写一个完整的词语而不是单个字母。这种方法不仅提高了执行效率，还让机器人的动作看起来更加自然流畅。
三、强化学习算法的双重选择
在机器人的学习方式上，RLinf-VLA提供了两种主要的"教学方法"：PPO（近端策略优化）和GRPO（群体相对策略优化）。这就像是给学生提供了两种不同的学习策略，每种都有其独特的优势。
PPO算法就像是一位循循善诱的老师，它会仔细评估每个动作的价值，给出详细的反馈和建议。这种方法需要训练一个"价值评估器"，就像给学生配备了一个专门的学习顾问，能够预测某个行为策略在长期内会带来什么样的结果。PPO的优势在于稳定性强，不会因为一次错误的尝试就完全改变学习方向，就像一个经验丰富的司机即使遇到突发情况也能保持冷静。
GRPO算法则采用了一种更加直接的比较学习方法。它不需要单独的价值评估器，而是通过比较不同尝试的结果来学习。就像是让学生们分组完成同一个任务，然后通过比较各组的表现来确定哪种方法更有效。这种方法的优势在于简单直接，减少了系统的复杂性，但需要精心设计比较的规则。
研究团队在实际应用中发现，这两种方法各有所长。PPO在处理复杂任务时表现更稳定，特别是当任务需要精确控制时。而GRPO在某些特定场景下能够更快地找到有效的解决方案，特别是当可以明确比较不同策略的优劣时。
四、虚拟训练环境的多样化支持
机器人的训练就像飞行员的培训一样，需要在各种不同的环境中积累经验。现实世界的训练不仅成本高昂，而且存在安全风险，因此虚拟仿真环境就成了理想的"练习场"。RLinf-VLA支持两个主要的仿真平台：ManiSkill和LIBERO，它们就像是两个不同风格的驾校训练场。
ManiSkill更像是一个注重实用技能的职业培训中心，它专门设计了各种物理操作任务，比如抓取、放置、组装等基本动作。在这个环境中，机器人可以练习处理不同材质、形状的物体，学会在重力、摩擦力等物理法则下精确操作。研究团队在ManiSkill中设计了25个不同的拾取和放置任务，让机器人在各种变化的场景中磨练技能。
LIBERO则更像是一个注重综合能力的文理学院，它不仅要求机器人具备基本的操作技能，还要求它们能够理解复杂的语言指令并执行多步骤的任务序列。这个平台包含了130个不同的任务，分为五个不同的类别：空间推理、物体识别、目标导向、短期任务序列和长期任务序列。
最令人印象深刻的是，研究团队成功训练了一个统一的模型来处理所有这些不同的任务。这就像培养了一位全能的助手，既能做精细的手工活，也能完成复杂的逻辑推理任务。在LIBERO的130个任务中，这个统一模型达到了98.11%的成功率，而在ManiSkill的25个任务中也实现了97.66%的成功率。
五、系统效率的显著提升
效率提升是RLinf-VLA框架的另一个重要亮点。研究团队通过巧妙的系统设计和算法优化，实现了显著的性能提升。这种提升不仅仅是理论上的改进，而是在实际应用中能够明显感受到的差异。
在GPU并行化的仿真器中，新的混合分配策略配合精细化流水线技术，能够实现1.61到1.88倍的速度提升。这意味着原本需要10小时完成的训练任务现在只需要5到6小时就能完成。对于需要进行大量实验和调试的研究人员来说，这种效率提升具有巨大的实际价值。
在CPU并行化的环境中，优化的资源分配策略同样带来了显著的改进。与现有的SimpleVLA-RL框架相比，RLinf-VLA实现了1.34到2.27倍的速度提升。这种效率的提升主要来自于两个方面：一是更高效的向量化环境实现，二是避免了冗余的概率计算。
更重要的是，这些效率提升是在不牺牲训练质量的前提下实现的。研究团队通过大量的对比实验证明，提速后的训练过程仍然能够达到与原始方法相同甚至更好的性能指标。这就像是找到了一条既快速又安全的新路线，让旅行变得更加愉快。
六、实用技巧与最佳实践的总结
通过大量的实验和测试，研究团队总结出了一系列实用的训练技巧和最佳实践。这些经验就像是资深厨师传授的秘诀，看似简单但却能显著改善最终结果。
在使用PPO算法时，研究团队发现了几个关键的技巧。首先是价值估计的粒度选择问题。当使用动作组块时，对每个单独动作进行价值估计比对整个动作组块进行估计效果更好。这就像是在评价一首乐曲时，分别评价每个乐章的表现比笼统地给整首曲子打分更有意义。
部分重置策略也是一个重要的发现。传统的训练方式会等待所有任务都完成后才重新开始，而部分重置允许已经成功完成任务的环境立即重新开始新的尝试。这就像是在考试中，已经答完试卷的学生可以立即开始下一场考试，而不需要等待所有同学都完成。这种策略大大提高了样本效率，让训练过程更加高效。
对于GRPO算法，轨迹长度归一化和动作掩码被证明是至关重要的技术细节。轨迹长度归一化就像是在比较不同长度的文章时按字数计算平均质量，确保短文章和长文章能够公平比较。动作掩码则是在任务完成后忽略多余的动作，避免无意义的学习信号干扰。
成功率过滤是另一个有趣的技巧。当一组尝试中的结果都相同（全部成功或全部失败）时，系统会自动忽略这些数据，因为它们无法提供有效的学习信号。这就像是在进行问卷调查时，如果所有回答都相同，那么这个问题就无法提供有价值的信息。
七、真实世界中的验证成果
虽然大部分训练都在虚拟环境中进行，但真正的考验还是要在现实世界中进行。研究团队在Franka机械臂上进行了初步的实际部署测试，结果令人鼓舞。
测试场景设计得相当有挑战性：让机械臂抓取六种它从未见过的物体（辣椒、黄瓜、香蕉、猕猴桃、山竹和海绵），并将它们放入碗中。每种物体都进行五次尝试，总共30次试验。这就像是让一个只在书本上学过开车的人直接上路驾驶不同类型的车辆。
结果显示，使用强化学习训练的模型表现明显优于传统监督学习训练的模型。在30次尝试中，强化学习模型成功完成了8次任务，而监督学习模型一次都没有成功。更详细的分析显示，强化学习模型在抓取阶段成功了13次，显示出更好的适应能力。
这种差异的原因很容易理解。监督学习就像是让学生死记硬背标准答案，一旦遇到与练习题略有不同的新题目就无所适从。而强化学习则像是教会学生解题的思路和方法，即使面对完全陌生的问题也能灵活应对。在现实世界中，由于光照、角度、物体位置等条件的微小变化，完全按照记忆中的标准动作执行往往会导致失败。
特别值得注意的是，研究团队没有使用任何专门的仿真到现实转换技术，仅仅是进行了基本的相机标定。这说明通过强化学习训练的策略本身就具有更强的泛化能力，能够更好地适应现实世界的复杂性和不确定性。
八、框架的开放性与可扩展性
RLinf-VLA框架的另一个重要特点是其开放性和可扩展性。研究团队将整个框架开源，并承诺持续维护和更新。这就像是建造了一个开放的研究平台，让全世界的研究者都能在此基础上进行创新和改进。
框架的设计充分考虑了未来的扩展需求。当前支持的算法和模型只是一个开始，其模块化的架构设计让添加新的算法或模型变得相对简单。研究团队已经在规划支持更多的仿真器，包括RoboTwin和IsaacLab，这将为研究者提供更多样化的训练环境选择。
在算法层面，团队也计划扩展到离线强化学习算法，如SAC（软演员-评论家算法）。离线算法的优势在于能够利用已有的大量演示数据，而不需要从零开始在环境中探索。这就像是让学生既能通过实践学习，也能从前人的经验中汲取智慧。
文档和示例的完善也是团队的重点工作。他们提供了详细的配置说明和使用教程，让新用户能够快速上手。就像是为一个复杂的电子设备配备了清晰易懂的使用手册，让普通用户也能充分利用其强大功能。
九、技术细节的精心设计
RLinf-VLA在技术实现上的许多细节都体现了研究团队的深思熟虑。这些看似微小的设计选择实际上对最终性能产生了重要影响。
在优势函数和对数概率的计算上，框架提供了多种粒度的选择。这就像是在制作咖啡时可以选择不同粗细的研磨度，每种选择都会影响最终的口感。对于使用动作组块的情况，可以选择在组块级别、动作级别或标记级别计算这些值。研究表明，动作级别的计算通常能带来更好的性能，特别是在使用PPO算法时。
轻量化评论网络的设计也很巧妙。传统的方法可能会为策略网络和价值网络分别设计独立的架构，这不仅增加了计算开销，还可能导致资源分配的不平衡。RLinf-VLA选择让两个网络共享大部分参数，只在最后添加一个简单的价值头。这就像是让一个多才多艺的演员在同一部戏中扮演两个相似的角色，既节省了成本又保证了协调性。
损失归一化和动作掩码等技术细节的处理也体现了框架的成熟度。这些技术就像是烹饪中的调味技巧，单独看可能不起眼，但组合在一起就能显著改善最终的效果。
结论部分
说到底，RLinf-VLA框架的意义远远超出了技术本身的创新。它代表了机器人学习领域的一个重要转折点，从传统的"教什么学什么"转向了"在实践中自我提升"的新模式。就像从传统的填鸭式教育转向启发式教育一样，这种变化将深刻影响未来机器人的能力边界。
更重要的是，这个框架的开源特性和统一设计理念为整个研究社区提供了一个共同的基础平台。过去，不同的研究团队往往使用不同的工具和框架，就像各自为政的小作坊，很难进行公平的比较和有效的合作。现在，有了这样一个统一的平台，就像建立了一个标准化的实验室，让不同的研究成果能够在同一个基准上进行比较和验证。
从实用角度来看，这项研究让我们看到了更加智能和灵活的机器人助手的可能性。未来的机器人将不再是只会执行预设程序的机械装置，而是能够在新环境中快速适应和学习的智能伙伴。当你的家庭机器人遇到从未见过的物品时，它不会呆立在那里等待新的程序更新，而是会尝试不同的方法，从试错中学习如何正确处理。
这种学习能力的提升也意味着机器人部署的成本将大大降低。传统的机器人需要针对每个具体任务进行专门的编程和调试，就像为每个客户定制专门的软件一样昂贵。而具备了自主学习能力的机器人更像是受过良好通用教育的员工，能够快速适应不同的工作环境和任务要求。
当然，我们也要认识到这项研究仍处于相对早期的阶段。真实世界的复杂性远超任何仿真环境，从虚拟训练到现实应用之间仍有不小的差距需要跨越。但是，研究团队在Franka机械臂上的初步验证已经显示出了令人鼓舞的前景，证明了这个方向的可行性。
归根结底，RLinf-VLA框架的价值不仅在于它当前能够实现什么，更在于它为未来的研究铺设了一条清晰的道路。它就像是为攀登技术高峰的探险者们建造了一个结实的大本营，让更多的研究者能够在此基础上向着更高更远的目标进发。
对于普通读者来说，这项研究预示着一个更加智能和便利的未来正在到来。也许在不远的将来，我们就能看到真正理解我们需求、能够灵活适应环境变化的机器人助手走进我们的日常生活。而这一切的起点，可能就是像RLinf-VLA这样看似复杂但实际上充满智慧的技术框架。
有兴趣深入了解技术细节的读者，可以通过arXiv:2510.06710v1查询这篇论文的完整内容，其中包含了更多的实验数据、技术规范和实现细节。
Q&A
Q1：RLinf-VLA框架相比传统机器人训练方法有什么优势？
A：RLinf-VLA最大的优势是让机器人通过强化学习在虚拟环境中自主试错学习，而不是像传统方法那样只能模仿专家示范。这就像让学生学会解题思路而不是死记标准答案，使机器人能更好地适应新环境。实验显示，强化学习训练的机器人在面对未见过的真实物体时成功率达到27%，而传统监督学习训练的机器人成功率为0%。
Q2：RLinf-VLA支持哪些类型的机器人模型和训练环境？
A：RLinf-VLA支持多种主流的视觉-语言-动作模型，包括OpenVLA和OpenVLA-OFT，还支持LoRA等参数高效训练方法。在训练环境方面，它兼容ManiSkill和LIBERO两大仿真平台，提供从基础物理操作到复杂语言指令理解的130多种不同任务。框架采用统一接口设计，让研究者能够灵活选择和组合不同的模型与环境。
Q3：普通研究者如何使用RLinf-VLA框架进行机器人训练？
A：RLinf-VLA是完全开源的框架，研究者可以通过GitHub获取代码和详细文档。框架提供了简单的YAML配置文件，用户只需要指定想要的GPU分配方式、模型类型和训练算法，系统就会自动优化配置。团队还提供了预训练模型和完整的使用教程，即使是初学者也能快速上手，无需复杂的系统编程知识。
