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2025/05/07 13:36:00 3,605次浏览

新智元报道

泉源：学术头条

【新智元导读】具身智能最大的挑战在于泛化能力，即在生疏情形中准确完成使命。最近，Physical Intelligence推出全新的π0.5 VLA模子，通过异构使命协同训练实现了泛化，种种家务都能拿捏。

近年来，机械人取得了显著希望，能演出杂技、舞蹈、听从指令，甚至完成叠衣服、擦桌子等重大使命。但机械人面临的最大挑战并非无邪性，而是泛化能力——在新情形中准确完成使命的能力。

想象一个你家中的清洁机械人：每个家庭结构差别，物品摆放各异，机械人必需在多个层面上实现泛化。低层面上，它需学会怎样抓起未曾见过的勺子或盘子；高层面上，它要明确使命语义，如衣服应放进洗衣篮、用何种工具擦拭溢出物。实现这种能力既依赖强盛的操作手艺，也需要知识明确，而现实中可用于训练的数据又极其有限，这进一步增添了难题。

纵然近年来的机械人在灵巧性方面有所突破，往往也是基于特定场景和相似数据训练出来的。

因此，若是我们希望机械人成为我们一样平常生涯的一部分，在拉斯维加斯9888家中、杂货店、办公室、医院和其他“杂乱”的情形中事情，机械人就必需具备越发强盛的泛化能力。

今天，美国具身智能公司 Physical Intelligence 推出了一个基于 π0 的视觉-语言-行动（VLA）模子 π0.5，其使用异构使命的协同训练来实现普遍的泛化，可以在全新的家中执行种种使命。

实验批注，这种知识迁徙关于有用的泛化至关主要，并且他们首次证实，端到端学习型机械人系统可以在全新的家庭中执行长程灵巧操作手艺，例如清洁厨房或卧室。

π0.5是怎样事情的 ？

π0.5 背后的主要原理是异构数据的配合训练：通过在州差别的数据源上训练 VLA 模子，不但可以教它怎样物理地执行差别的手艺，还可以教它怎样明确每项手艺的语义配景，推断使命的高级结构，甚至从其他机械人转移物理行为。

协同训练的看法很简朴：由于 VLA 源自通用的视觉语言模子（VLM），因此它们可以在包括行动、图像、文本和其他多模态标注（例如界线框）的恣意组合的示例上举行训练。这包括通用的多模态使命，如图像字幕、视觉问答或物体检测；面向机械人的使命，如带有行动的机械人演示；以及“高级”机械人示例，这些示例由带有适当语义行为标记的视察效果组成。演示还包括“口头指令”，即一小我私家通过自然语言一步步指导机械人完成一项重大使命。该模子既可以对下一步要执行的语义办法举行高级推理（类似于思绪链推理），也可以举行初级展望，以向机械人的枢纽输出运动指令。

图｜π0.5 的协同训练使命示意图，其中包括来自多种差别机械人类型的种种机械人数据源，以及包括高级子使命指令、指示和网络数据在内的多模态数据。

虽然协同训练的基来源理并非新事物，但训练一个能够广寻常化的 VLA 需要合理地组合协同训练使命。VLA 需要由多种协同训练使命组成的“课程”，以便在所有须要的笼统条理上实现泛化。在实验中，他们训练了 π0.5 模子的差别版本，这些版本扫除了完整训练混淆的差别部分，只留下使用在实验中使用的相同机械人网络的移动操作数据（约 400 小时）。

图｜评估完整的 π0.5 训练混淆与扫除种种数据源的消减相比。网络数据（WD）在泛化到漫衍外工具方面的差别最大，而来自其他机械人（ME 和 CE）的数据在所有评估条件下都很主要。

他们评估了两种实验条件：周全清洁使命；以及漫衍外泛化（OOD）评估，要求机械人将提醒中指示的特定物体移入抽屉。关于这两种评估，都丈量了乐成率和语言明确率。在所有情形下，来自其他机械人（ME 和 CE）的数据对战略性能爆发了重大影响。在 OOD 案例中，他们还发明与包括网络数据（WD）的战略性能保存差别，这提高了机械人准确识别数据中未包括的新物体类别的能力。

为了更好地量化 π0.5 能够实现的泛化水平，他们举行了一项扩展研究，其中改变了训练数据中差别情形的数目。他们还在较量中加入了基线模子，该模子使用所有其他数据源的数据外，还直接使用来自测试情形的数据举行训练。该模子（用水平绿线体现）可以直观地相识，若是消除了泛化到新情形的挑战，VLA 在该场景中的体现怎样。

图｜评估在与训练混淆中的其他数据集配合训练时，性能怎样随训练情形的数目而转变。当使用所有可用的训练情形时（图中最右边一点），π0.5（黄色）与直接在测试情形（绿色）中训练的基线模子性能相似。

这些效果不但批注，π0.5 的泛化性能会随着训练集中差别情形数目的增添而稳步提升，并且仅仅经由约莫 100 个训练情形，它的性能就靠近了直接在测试情形中训练的基线模子。

训练和推理

π0.5 构建于 π0 VLA 基础之上，经由团结训练，能同时输出行动和文本标签，因此可在高层和低层控制机械人。在运行时，它先天生一个文本形式的“高级”行动，再细化为一组一连的初级枢纽行动（每组称为一个 50 步的“行动块”）来执行该行动。

这一流程延续了他们此前的 Hi Robot 系统思绪，差别之处在于 π0.5 将高级决议与初级控制统一由统一模子完成，类似于“头脑链”模式。

模子自己包括离散自回归 token 解码和通过流匹配举行的一连解码，例如 π0。离散解码路径用于推断高级行动，而一连流匹配路径用于推断初级运动下令。

图｜π0.5 使用的高层/低层推理程序。该模子首先天生一个用语言表达的高级行动，基本上是“告诉自己”应该接纳什么办法来完成使命，然后使用其流程匹配行动专家来选择运动指令。

若是换个屋子试试呢 ？

他们通过让 π0.5 控制机械手，在训练数据中从未见过的新衡宇中完成清洁使命，以评估其泛化能力。对 VLA 来说，这是极具挑战的测试。只管 VLA 曾展现出精彩的泛化能力，如明确语义指令、与人互动、组合手艺等，但这些能力多在与训练情形相似的场景中实现。

此前，他们的 π0-FAST 虽能通过 DROID 系统推广到新情形，但仅限于如移动物体等简朴使命。而此次实验中，π0.5 被放入全新家庭，需完成料理碗碟、整理床铺、清洁地板等重大使命。这些使命不但耗时，还要求机械人执行如用海绵擦拭等重大行动，明确使命语义，并将其拆解为多个环节，每步都需与准确的物体互动。

最后，π0.5 模子可以接受差别粒度的语言下令，从“把盘子放进水槽”这样的高级提醒，到指示模子拾取特定物体或朝特定偏向移动的详细单个下令。他们在下方视频中展示了一些语言追随的示例。

下一步：更泛化的物理智能

这项事情批注，VLA 能够实现精彩的泛化能力，即便面临如清洁厨房或卧室这样重大且多变的机械人使命，也能有用应对。π0.5 能够让机械人完成在训练数据中从未遇到过的新家庭情形的清洁使命。

只管 π0.5 还不敷完善，常在高级语义推理和行动执行指令方面泛起过失，但研究职员希望，通过让机械人从多样的知识泉源中学习，π0.5 能够资助我们更靠近实现广寻常化、无邪应变的物理智能。

现在，这些机械人可以通过语言反响举行刷新；未来，它们还可能借助自主履历，在更少监视的情形下一直优化，或在不熟悉的情境中自动请求资助和建议。只管云云，在知识迁徙、模子构建手艺，以及数据泉源的多样性等方面，仍有大宗前进空间。

参考资料：

https://mp.weixin.qq.com/s/T3sufjvlfjW5oFtWhCf9-g

本文转自学术头条，若二次转载请联系原作者

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