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清华大学、无问芯穹与智元联合提出群体经验学习(CEL)范式,让机器人以同伴的真实作业轨迹作为学习素材,人类只负责结果判定。在插花、叠衣、手机充电、凳子组装、手机包装五项真机任务上,CEL训练的策略全部超过6名人类远程操作员平均水平,最高领先16.7个百分点,整体成功率达97.5%。手机包装任务中,参与训练的机器人从16台扩至96台,成功率从86.7%升至98.3%。配套的FERT算法用失败轨迹定位短板、检索成功片段优先采样;FATS容错异步训练系统在96台机器人实验中累计完成9834轮任务采集,30起故障带来的机时损耗仅占集群总运行时间的1.3%。
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智元联合清华、无问芯穹发布群体经验学习范式 CEL事件进展
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- 来源：雷科技
报道与讨论时间线
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10月31日
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智元联合清华、无问芯穹发布群体经验学习范式 CEL
智元携手清华大学、无问芯穹发布群体经验学习范式 CEL，让机器人共享真实作业中的成功与失败经验，实现集群自主学习。在插花、叠衣、手机充电、凳子组装、手机包装五项真实任务中，CEL 训练的策略全部超过6名人类远程操作员的平均水平，最高领先16.7个百分点；手机包装任务成功率从79.2%提升至98.3%。在96台机器人的真实训练实验中，集群累计完成9834轮任务采集，发生30起故障，机时损耗仅占总运行时间的1.3%。
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清华联合无问芯穹、智元提出群体经验学习CEL，96台机器人验证成功率97.5%
清华大学、无问芯穹与智元联合提出群体经验学习（CEL）新范式，让机器人从同伴的成功经验中学习，并在96台真实机器人组成的集群中完成规模化验证。两台未参与训练的机器人在插花、叠衣服、手机充电、凳子组装、手机包装五项任务上完成600次测试，失败15次，总体成功率97.5%，五项均超过6名人类操作员的平均水平。手机包装任务成功率从79.2%提升到98.3%，参与训练的机器人从16台增至96台时成功率从86.7%升至98.3%。系统层面基于RLinf构建容错异步训练系统FATS，96台规模测试中累计采集9834轮执行经验，22台机器人发生30次故障，故障造成的时间损失仅占全部运行机时的1.3%。
10月30日
雷科技
智元联合清华、无问芯穹发布CEL群体经验学习范式
智元携手清华大学、无问芯穹发布群体经验学习范式CEL，让机器人以同伴的真实作业轨迹作为学习素材，人类只负责结果判定。在插花、叠衣、手机充电、凳子组装、手机包装五项真机任务上，CEL训练的策略全部超过6名人类远程操作员平均水平，最高领先16.7个百分点，整体成功率达97.5%；手机包装任务中参与训练的机器人从16台扩至96台，成功率从86.7%升至98.3%。配套的FERT算法用失败轨迹定位短板、检索成功片段优先采样，FATS容错异步训练系统在96台机器人实验中累计完成9834轮任务采集，30起故障带来的机时损耗仅占集群总运行时间的1.3%。
证券时报
智元联合清华、无问芯穹发布CEL群体经验学习范式
智元联合清华大学、无问芯穹推出群体经验学习（CEL）范式，依托FERT失败引导经验检索算法与FATS容错异步训练系统，用96台真机集群实现机器人教机器人，摆脱对人类专家示教的强依赖。在插花、叠衣、手机包装等5项真实任务测试中，CEL方案整体成功率最高较人类远程操作员平均水平高出16.7个百分点，且同等训练时长下集群规模越大作业可靠性越高。
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清华、无问芯穹与智元提出 CEL 群体经验学习，96 台机器人验证成功率 97.5%
清华大学、无问芯穹与智元联合提出群体经验学习（CEL）新范式，并在 96 台真实机器人组成的集群中完成规模化验证。两台未参与训练的机器人在插花、叠衣服、手机充电、凳子组装、手机包装五项任务上完成 600 次测试，失败 15 次，总体成功率 97.5%，五项任务成功率均超过 6 名人类操作员的平均水平。手机包装任务成功率从 79.2% 提升到 98.3%，参与训练的机器人从 16 台增至 96 台时成功率从 86.7% 提升到 98.3%。
新京报
清华大学、无问芯穹与智元联合提出群体经验学习范式，96台机器人完成验证
清华大学、无问芯穹与智元联合提出群体经验学习（CEL）新范式，并在96台真实机器人组成的集群中完成规模化验证。实验覆盖插花、叠衣服、手机充电、凳子组装、手机包装五项任务，两台未参与训练的机器人完成600次测试失败15次，总体成功率97.5%，五项任务成功率均超过6名人类操作员的平均水平。手机包装任务成功率从79.2%提升到98.3%；参与训练的机器人从16台增至96台时，成功率从86.7%提升到98.3%。
华尔街见闻
清华、无问芯穹与智元提出 CEL 群体经验学习范式，96 台机器人集群验证成功率 97.5%
清华大学、无问芯穹与智元联合提出群体经验学习（CEL）新范式，让机器人复用同伴经验而非依赖人工示教，并在 96 台真实机器人集群中完成规模化验证。两台未参与训练的机器人共完成 600 次测试、失败 15 次，总体成功率 97.5%，插花、叠衣服、手机充电、凳子组装和手机包装五项任务成功率均超过 6 名人类操作员平均水平。系统层基于 RLinf 构建容错异步训练系统 FATS，96 台规模测试中累计采集 9834 轮执行经验，22 台机器人发生 30 次故障，机时损失仅占 1.3%；算法层提出失败引导的经验检索微调算法 FERT，同时利用成功与失败经验定位易错环节。硬件为智元双臂机器人 AgiBot G2，基础模型为 π0。
量子位
清华大学联合无问芯穹、智元提出群体经验学习CEL，96台机器人验证成功率97.5%
清华大学、无问芯穹与智元联合提出群体经验学习（CEL）范式，让机器人借鉴同伴的成功经验而非只依赖人类示范，并在96台真实机器人集群中完成规模化验证。两台未参与训练的机器人在插花、叠衣服、手机充电、凳子组装、手机包装五项任务上共测试600次，失败15次，总体成功率97.5%，均超过6名人类操作员的平均水平；手机包装任务成功率从79.2%提升到98.3%。参与训练的机器人从16台增至96台时，成功率从86.7%升至98.3%。系统层面基于开源框架RLinf构建容错异步训练系统FATS，96台规模测试中累计采集9834轮执行经验，22台机器人发生30次故障，故障造成的时间损失仅占全部运行机时的1.3%。
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