点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 最近在盘VLA+RL的工作，不管是基于世界模型的在线方案，还是offline，VLA好像始终离不开RL。仅依赖 模仿学习的 VLA 在真实世界 OOD 场景中仍然脆弱，缺乏失败恢复、自主探索与闭环纠错能力。强化学习 （RL）的优势在于能够显著提升VLA模型的泛化能力，一些工作的实验显示分布外任务上的性能提升可达 42.6%。有效果，就有很多工作继续跟进，今年产出了好多篇paper～ 近期的几个工作，包括wholebodyvla、pi0.6、GR-RL都取得了惊艳的效果，pi0.6推出的时候很多同学说大概 率就是+强化。世界模型加持的在线系统也是比较活跃的方向，期望有更多突破。 工具上，VLA+RL框架也在逐渐完善，这里也推荐下于超老师那边的Rlinf，支持的方法越来越多。 链接：https://github.com/RLinf/RLinf 由于相关工作众多，这里给大家分享一些这两年比较有代表性的VLA+RL工作，这些paper陆续被不同的会 议收录。 ❝ 我们也建议后续的研究可以往此方向靠拢，如果不知道怎么展开研究也欢迎咨询具身智能之心的科研助理，一 键启动 ...