摘要：
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△SOP 架构筹谋图
SOP 接管 Actor – Learner 异步架构：
Actor（机器东说念主侧）并行训诲采集
多台部署了归并 policy 模子的机器东说念主（actors）在不同场所同期扩充千般任务，捏续采集得胜、失败以及东说念主类选择产生的交互数据。每台机器东说念主的训诲数据被汇总传输至云霄 Experience Buffer 中。
Learner（云霄）在线学习
扫数交互轨迹及时上传至云霄 learner，变成由在线数据与离线巨匠示教数据构成的数据池。系统通过动态重采样战略，凭证不同任务的性能说明，自适宜调养在线 / 离线数据比例，以更高效地行使真实宇宙训诲。
即时参数同步
更新后的模子参数在分钟级别内同步回扫数机器东说念主，杀青集群一致进化，防守在线窥探的踏实性。
SOP 自身是一套通用的框架，不错即插即用的使用大肆后窥探算法，让 VLA 从在线训诲数据中获益。
筹商选取 HG-DAgger（交互式师法学习）与 RECAP（离线强化学习）算作代表性算法，将其接入 SOP 框架以进化为散播式在线窥探。
要津上风
高效情景空间探索：散播式多机器东说念主并行探索，权贵普及情景–动作掩饰率，幸免单机在线学习的局限。
缓闭幕播偏移：扫数机器东说念主弥远基于低延伸的最新战略进行推理采集，普及在线窥探的踏实性与一致性。
在普及性能的同期保留泛化智商：传统的单机在线窥探频频会使模子退化为只擅长单一任务的"巨匠"，SOP 通过空间上的并行而非时间上的串行，在普及任务性能的同期保留 VLA 的通用智商，幸免退化为单任务巨匠。
实际评估：性能、效劳与 ScalingLaw
筹商围绕三个问题系统评估 SOP：
SOP 能为预窥探 VLA 带来多大性能普及？
实际收场讲解，在各种测试场景下，趋附 SOP 的后窥探身手均得到了权贵的性能普及。
比较预窥探模子，趋附 SOP 的 HG-Dagger 身手在物品盛大的商超场景中杀青了 33% 的空洞性能普及。
关于贤慧操作任务（叠一稔和纸盒安设），SOP 的引入不仅普及了任务的得胜率，趋附在线训诲学习到的造作收复智商还能显然普及战略操作的朦拢量。
趋附 SOP 的 HG-Dagger 身手让叠一稔的比较 HG-Dagger朦拢量跃升 114%。
SOP 让多任务通才的性能深广普及至近乎完好，不同任务的得胜率均普及至 94% 以上，纸盒安设更是达到 98% 的得胜率。
SOP 性能普及
为了进一步测试真机 SOP 窥探后 VLA 模子是否达到巨匠级性能，筹商让 SOP 窥探的 VLA 模子进行了长达 36 小时的纠合操作，模子展现出了惊东说念主的踏实性和鲁棒性，大约有用应付真实宇宙中出现的各式疑难杂症。
36h 纠合叠纸盒（50 倍速）
36h 纠合叠一稔（50 倍速）
机器东说念主限度若何影响学习效劳？
筹商使用了三种机器东说念主戎行数目（单机、双机、四机树立），在相同的数据传送总量的基础上，进行了比较。实际收场标明，在相通的总窥探时间下，更深广量的机器东说念主带来了更高的性能说明。
在总窥探时间为 3 小时的限度下，四机进行学习的最终得胜率达到了 92.5%，比单机进步 12%。
筹商以为，多机采集不错有用阻抑模子过拟合到单机的特定特征上。
同期，SOP 还将硬件的推广鼎新为了学习时长的大幅裁汰，四机器东说念主集群比较单机大约将模子达到宗旨性能的窥探速率增至 2.4 倍。
SOP 学习效劳普及
不同预窥探限度下 SOP 是否踏实有用？
临了，筹商接洽了 SOP 和预窥探数据之间的关系。
筹商把总量为 160 小时的多任务预窥探数据分为了三组：20 小时，80 小时和 160 小时，分裂窥探一组运行模子后再进行 SOP。
筹商发现，预窥探的限度决定了基座模子和后窥探普及的轨迹。SOP 能为扫数运行模子带来踏实的普及，且最终性能与 VLA 预窥探质料正关联。
同期，对比 80 小时和 160 小时实际后果，筹商也不错显然翔实到，在处置特定失败情况时，在轨战略训诲带来了相等权贵的边缘后果。
SOP 在三小时的在轨训诲下就得回了约 30% 的性能普及，而 80 小时稀薄东说念主类巨匠数据只带来了 4% 的普及。
这讲解在预窥探出现边缘效应递减的情况下，SOP 大约高效突破 VLA 性能瓶颈。
△SOP 在不同预窥探数据限度下的对比
部署即进化：重塑机器东说念主生命周期
临了筹商将机器东说念主戎行放到了预窥探模子莫得见到的真实新环境下扩充当务，并使用 SOP 进行在线窥探。
当机器东说念主被置于不同的环境时，即就是相同的任务，早先得胜率和朦拢量如预期般下落，但在 SOP 介入只是几个小时后，机器东说念主的性能便权贵回升，大约鲁棒地扩充相对复杂的本色任务。
SOP 窜改的不仅是窥探范式，更是机器东说念主系统的生命周期。
筹商笃信机器东说念主不应当是"性能固定的标品"，而是"在真实宇宙中捏续普及的生命体"。部署不是时间迭代的绝顶，而是更大限度学习的启程点。
要是说 VLA 让机器东说念主第一次具备了通用显露与行为智商，那么 SOP 所作念的是让盛大机器东说念主的训诲共同驱动智能的快速成长。窥探不被锁死在昔时，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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