点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 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。 从开源具身世界模型平台，到发布大小脑系统，我们一直致力于为机器人构建更强的 理解能力与决策能力 。过去一段时间，社区用户基于这些基础 设施已经构建了很多令人印象深刻的 Demo，也验证了世界模型作为模拟器、大小脑系统作为控制器的可行性。当机器人走出实验室，走向开放、 复杂且持续变化的真实世界时，一个更核心的问题随之出现：如何真正实现通用机器人的规模化部署与智能化运行。 现有 VLA 预训练模型已经提供了强大的通用性。但 真实世界的部署受困于更高的任务专精度要求，以及离线数据采集方式的边际效益递减 ，往往需要通过后训练 获得更高的任务成功率。遗憾的是，当前主流的 VLA 后训练方法仍受 离线、单机、串行采集等因素制约 ，难以支撑高效、持续的真实世界学习。 这些限制并非源自具体算法，而是来自 学习范式本身 。 SOP：分布式在线后训练框架 SOP 的 ...