以下文章来源于具身智能之心 ，作者Haozhan Li等 具身智能之心 . 与世界交互，更进一步 作者丨 Haozhan Li等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 想让机器人灵活干活，视觉-语言-动作（VLA）模型是关键，但现在的训练方法太 "娇气" 了！靠监督微调（SFT）训练，不仅要海量人类操控轨迹数据（采集贵 到离谱还难扩规模），遇到没见过的任务或环境，性能直接 "翻车"。 好在大推理模型领域给了新灵感——强化学习（RL）光靠任务结果就能提升推理能力，那能不能用在 VLA 模型上？可难题也不少：传统机器人 RL 要手工调奖 励，没法大规模用；VLA 还得和环境反复交互，比 LLM 生成文本麻烦多了。 别慌，SimpleVLA-RL 框架来救场了！它基于 veRL 优化，专门适配 VLA 的轨迹采样、并行训练，效果直接拉满：在 LIBERO、RoboTwin 等基准测试里拿了 ...