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RSS 2025｜ConRFT: 真实环境下基于强化学习的VLA模型微调方法

本文第一作者为陈宇辉，中科院自动化所直博三年级；通讯作者为李浩然，中科院自动化所副研；研究方向为强化学习、机器人学习、具身智能。视觉-语言-动作模型在真实世界的机器人操作任务中显示出巨大的潜力，但是其性能依赖于大量的高质量人类演示数据。由于人类演示十分稀缺且展现出行为的不一致性，通过监督学习的方式对 VLA 模型在下游任务上进行微调难以实现较高的性能，尤其是面向要求精细控制的任务。

4/18/2025 12:05:00 PM

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