VLAC - 上海AIラボのオープンソース大型報酬体現モデル

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VLACとは？

VLACは上海人工知能研究所のオープンソースの体現報酬マクロモデルです。InternVLマルチモーダル・マクロモデルに基づき、インターネット・ビデオ・データとロボット操作データを統合し、実世界におけるロボット強化学習のためのプロセス報酬とタスク完了推定を提供する。VLACは、正常な前進と異常/停滞行動を効果的に区別することができ、文脈内学習を通じて小さなサンプルの迅速な汎化をサポートする。VLACは局所平滑化と負の報酬メカニズムをサポートし、強化学習の安定性と有効性を保証する。VLACは報酬信号とロボットの行動コマンドを出力することができ、ロボットが自律的に学習し、実世界の新しいシナリオに適応するのを助ける。VLACは人間とロボットの協調モードをサポートし、訓練効率をさらに向上させる。

VLACの機能的特徴

マルチモーダルデータフュージョンインターネット上の動画データとロボットの操作データを組み合わせて、タスクと環境の統合的理解を向上。
プロセス・インセンティブと完成予想強化学習に安定した信頼性の高い教師付き信号を提供するために、タスクのプロセス報酬と完了推定値を提供する。
異常行動の認識正常な前進と異常・停滞の行動を効果的に区別し、非効率的な探索を避け、学習効率を向上させることができる。
小さなサンプルに対する高速な汎化少ないサンプル数で新しいタスクに素早く適応し、モデルの汎化能力を向上させます。
アクション・コマンド出力知覚から行動までのクローズドループ制御のための報酬信号を提供しながら、ロボットの行動コマンドを生成する。
学習フレームワークのサポート強化実世界における複数ロボットの協調学習と迅速な適応を支援するために、VLACを中心に構築されたVLA強化学習フレームワーク。
人間とコンピュータのコラボレーションの最適化トレーニングの柔軟性と学習効率は、専門家によるデータ再生や人手による探索支援など、人間とコンピュータのコラボレーションによる複数のモードによってさらに向上します。

VLACの強み

効率的な報酬信号の生成強化学習プロセスを効果的にサポートし、ロボットの学習効率を加速するために、連続的で高密度かつ信頼性の高い報酬信号を提供することができます。
異常行動の強力な識別正常な動作と異常な動作や停止した動作を正確に区別することができ、効果的でない探索を回避し、学習効率とタスクの成功を向上させます。
優れた一般化能力コンテキスト内学習による小さなサンプルの高速な汎化、新しいタスクやシナリオへの迅速な適応、必要なデータの削減。
行動命令と報酬の統合ロボットの行動指令を出力できる報酬信号を提供し、知覚から行動までのクローズドループ制御を実現し、タスクの実行効率を高める。
強化学習フレームワークの統合VLACを中心に構築されたVLA強化学習フレームワークは、複数ロボットの協調学習をサポートし、実世界におけるロボットの適応を向上させる。
人間とコンピュータのコラボレーションの最適化専門家によるデータ再生や手動による探索など、人間とコンピュータの共同作業の複数のモードをサポートし、トレーニングの柔軟性と学習効率をさらに高めます。
データに基づいたトレーニングへのアプローチインターネット映像データとロボット操作データを融合し、大規模データを用いたモデルの安定性と信頼性を向上。
オープンソースとコミュニティ・サポートオープンソースプロジェクトとして、豊富なドキュメントとコミュニティサポートを提供し、開発者や研究者がすぐに始められ、貢献することができます。