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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

How can VLAs achieve 95+% reliability?

Using RL post-training with EXPO-FT: - π0.5 improves to 30/30 success on all 8 tasks tested - uses only 19 min of RL data on average

来源

Chelsea Finn