为此，研究团队提出了 SimpleVLA-RL 。基于veRL框架，他们实现了针对VLA模型的交互式轨迹采样与并行仿真渲染机制。 SimpleVLA-RL团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 视觉-语言-动作模型是实现机器人在复杂环境中灵活操作的关键因素。 然而，现有训练范式存在一些核心瓶颈，比如数据采集成本高、泛化能力不足等。 实验结果表明，该框架在LIBERO与RoboTwin等标准基准测试中均实现了 SoTA 的性能。更为关键的是，即便在有限数据的条件下， SimpleVLA-RL依然能够训练出表现优异的模型并具备极高的泛化能力。 在 "单轨迹 SFT"（每个任务仅1条演示数据）场景下，应用SimpleVLA-RL后，OpenVLA-OFT的LIBERO平均成功率 从48.9%提升至96.9% ，长时序任务LIBERO-Long 从17.3%提升至91.7% 。 降低对大规模演示数据的依赖，提升数据效率； 增强模型在分布偏移场景下的泛化能力； 实现高效的Sim-to-Real迁移，提升真实世界任务性能。 SimpleVLA-RL：端到端在线训练方案 VLA模型作为机器人操控领域的重要研究范式，旨 ...