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Chelsea Finn更新于 10月24日 12:51

EXPO-FT 用 RL 后训练让 VLA 达到 95% 以上可靠性

How can VLAs achieve 95+% reliability?

AI 导读

EXPO-FT 通过 RL 后训练提升视觉语言动作模型(VLA)的可靠性,π0.5 在 8 个测试任务上均达到 30/30 成功率,平均仅使用 19 分钟 RL 数据。

推荐理由

精选AI 评分 79

原文给出了 RL 后训练方法在 8 个任务上达到 30/30 成功率的量化结果,并强调平均仅需 19 分钟 RL 数据。

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引用

Perry Dong

@perryadong

推出 EXPO-FT —— 高效、可靠且开源的 VLA 微调! EXPO-FT 为 π0.5 解锁了具有挑战性的操作任务: 布置串灯并插入电源连接器使其点亮 将台球击入球袋 将花插入葡萄酒瓶 (1/5) https://t.co/wrEwsF211q

查看原文

Introducing EXPO-FT – Efficient, Reliable & Open-Source VLA Finetuning! EXPO-FT unlocks π0.5 for challenging manipulation tasks: Routing string lights & inserting the power connector to illuminate them Striking pool ball into pocket Inserting flower into wine bottle (1/5) https://t.co/wrEwsF211q

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正文 · AI 翻译

VLA如何实现95%以上的可靠性?

使用EXPO-FT进行RL后训练:- π0.5在所有8项测试任务上提升至30/30成功 - 平均仅使用19分钟的RL数据

来源

Chelsea Finn