摘要：
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△SOP 架构诡计图
SOP 采用 Actor – Learner 异步架构：
Actor（机器东谈主侧）并行训戒收集
多台部署了并吞 policy 模子的机器东谈主（actors）在不同场所同期履行千般任务，握续收集胜仗、失败以及东谈主类采纳产生的交互数据。每台机器东谈主的训戒数据被汇总传输至云霄 Experience Buffer 中。
Learner（云霄）在线学习
整个交互轨迹及时上传至云霄 learner，酿成由在线数据与离线内行示教数据构成的数据池。系统通过动态重采样战略，笔据不同任务的性能发扬，自适合调换在线 / 离线数据比例，以更高效地哄骗真实宇宙训戒。
即时参数同步
更新后的模子参数在分钟级别内同步回整个机器东谈主，杀青集群一致进化，督察在线检修的理会性。
SOP 自己是一套通用的框架，不错即插即用的使用苟且后检修算法，让 VLA 从在线训戒数据中获益。
征询及第 HG-DAgger（交互式师法学习）与 RECAP（离线强化学习）四肢代表性算法，将其接入 SOP 框架以进化为散布式在线检修。
要津上风
高效现象空间探索：散布式多机器东谈主并行探索，显耀栽培现象–动作袒护率，幸免单机在线学习的局限。
缓终结布偏移：整个机器东谈主弥远基于低蔓延的最新战略进行推理收集，栽培在线检修的理会性与一致性。
在栽培性能的同期保留泛化能力：传统的单机在线检修经常会使模子退化为只擅长单一任务的"内行"，SOP 通过空间上的并行而非时辰上的串行，在栽培任务性能的同期保留 VLA 的通用能力，幸免退化为单任务内行。
实验评估：性能、效用与 ScalingLaw
征询围绕三个问题系统评估 SOP：
SOP 能为预检修 VLA 带来多大性能栽培？
实验结果证实，在千般测试场景下，结合 SOP 的后检修能力均得到了显耀的性能栽培。
比拟预检修模子，结合 SOP 的 HG-Dagger 能力在物品杂沓的商超场景中杀青了 33% 的抽象性能栽培。
关于灵敏操作任务（叠穿戴和纸盒安设），SOP 的引入不仅栽培了任务的胜仗率，结合在线训戒学习到的荒谬归附能力还能赫然栽培战略操作的否认量。
结合 SOP 的 HG-Dagger 能力让叠穿戴的比拟 HG-Dagger否认量跃升 114%。
SOP 让多任务通才的性能重大栽培至近乎圆善，不同任务的胜仗率均栽培至 94% 以上，纸盒安设更是达到 98% 的胜仗率。
SOP 性能栽培
为了进一步测试真机 SOP 检修后 VLA 模子是否达到内行级性能，征询让 SOP 检修的 VLA 模子进行了长达 36 小时的连气儿操作，模子展现出了惊东谈主的理会性和鲁棒性，简略有用应酬真实宇宙中出现的千般疑难杂症。
36h 连气儿叠纸盒（50 倍速）
36h 连气儿叠穿戴（50 倍速）
机器东谈主限度如何影响学习效用？
征询使用了三种机器东谈主队列数目（单机、双机、四机建树），在相同的数据传送总量的基础上，进行了比较。实验结果标明，在疏导的总检修时辰下，更无数目的机器东谈主带来了更高的性能发扬。
在总检修时辰为 3 小时的收尾下，四机进行学习的最终胜仗率达到了 92.5%，比单机跳动 12%。
征询以为，多机收集不错有用箝制模子过拟合到单机的特定特征上。
同期，SOP 还将硬件的膨胀转换为了学习时长的大幅贬低，四机器东谈主集群比拟单机简略将模子达到意见性能的检修速率增至 2.4 倍。
SOP 学习效用栽培
不同预检修限度下 SOP 是否定识有用？
终末，征询探讨了 SOP 和预检修数据之间的相关。
征询把总量为 160 小时的多任务预检修数据分为了三组：20 小时，80 小时和 160 小时，差别检修一组开动模子后再进行 SOP。
征询发现，预检修的限度决定了基座模子和后检修栽培的轨迹。SOP 能为整个开动模子带来理会的栽培，且最终性能与 VLA 预检修质料正关联。
同期，对比 80 小时和 160 小时实验后果，征询也不错赫然预防到，在处罚特定失败情况时，在轨战略训戒带来了相称显耀的边缘后果。
SOP 在三小时的在轨训戒下就获取了约 30% 的性能栽培，而 80 小时荒芜东谈主类内行数据只带来了 4% 的栽培。
这证竟然预检修出现边缘效应递减的情况下，SOP 简略高效突破 VLA 性能瓶颈。
△SOP 在不同预检修数据限度下的对比
部署即进化：重塑机器东谈主生命周期
终末征询将机器东谈主队列放到了预检修模子莫得见到的真实新环境下履行任务，并使用 SOP 进行在线检修。
当机器东谈主被置于不同的环境时，即即是相同的任务，开赴点胜仗率和否认量如预期般着落，但在 SOP 介入只是几个小时后，机器东谈主的性能便显耀回升，简略鲁棒地履行相对复杂的实验任务。
SOP 改革的不仅是检修范式，更是机器东谈主系统的生命周期。
征询服气机器东谈主不应当是"性能固定的标品"，而是"在真实宇宙中握续栽培的生命体"。部署不是本事迭代的绝顶，而是更大限度学习的开赴点。
若是说 VLA 让机器东谈主第一次具备了通用阿谀与步履能力，那么 SOP 所作念的是让广博机器东谈主的训戒共同驱动智能的快速成长。检修不被锁死在夙昔，智能成长在当下。
论文博客：https://www.agibot.com/research/sop_zh
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— 完 —
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