摘要：
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△SOP 架构策划图
SOP 罗致 Actor – Learner 异步架构：
Actor（机器东谈主侧）并行教学网罗
多台部署了并吞 policy 模子的机器东谈主（actors）在不同场地同期实际种种任务，执续网罗告捷、失败以及东谈主类罗致产生的交互数据。每台机器东谈主的教学数据被汇总传输至云表 Experience Buffer 中。
Learner（云表）在线学习
统统交互轨迹及时上传至云表 learner，酿成由在线数据与离线行家示教数据构成的数据池。系统通过动态重采样战略，凭据不同任务的性能弘扬，自相宜出动在线 / 离线数据比例，以更高效地欺骗真实全国教学。
即时参数同步
更新后的模子参数在分钟级别内同步回统统机器东谈主，终了集群一致进化，保管在线历练的领会性。
SOP 自身是一套通用的框架，不错即插即用的使用任性后历练算法，让 VLA 从在线教学数据中获益。
商讨录取 HG-DAgger（交互式效法学习）与 RECAP（离线强化学习）当作代表性算法，将其接入 SOP 框架以进化为散播式在线历练。
要津上风
高效情状空间探索：散播式多机器东谈主并行探索，权臣提高情状–动作脱色率，幸免单机在线学习的局限。
缓闭幕播偏移：统统机器东谈主永恒基于低蔓延的最新战略进行推理网罗，提高在线历练的领会性与一致性。
在提高性能的同期保留泛化智商：传统的单机在线历练频频会使模子退化为只擅长单一任务的"行家"，SOP 通过空间上的并行而非时辰上的串行，在提高任务性能的同期保留 VLA 的通用智商，幸免退化为单任务行家。
实验评估：性能、着力与 ScalingLaw
商讨围绕三个问题系统评估 SOP：
SOP 能为预历练 VLA 带来多大性能提高？
实验结果评释，在各种测试场景下，荟萃 SOP 的后历练步调均得到了权臣的性能提高。
比较预历练模子，荟萃 SOP 的 HG-Dagger 步调在物品参差词语的商超场景中终显着 33% 的抽象性能提高。
关于智谋操作任务（叠衣裳和纸盒装置），SOP 的引入不仅提高了任务的告捷率，荟萃在线教学学习到的乌有规复智商还能彰着提高战略操作的蒙胧量。
荟萃 SOP 的 HG-Dagger 步调让叠衣裳的比较 HG-Dagger蒙胧量跃升 114%。
SOP 让多任务通才的性能遍及提高至近乎无缺，不同任务的告捷率均提高至 94% 以上，纸盒装置更是达到 98% 的告捷率。
SOP 性能提高
为了进一步测试真机 SOP 历练后 VLA 模子是否达到行家级性能，商讨让 SOP 历练的 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领会性和鲁棒性，有时有用应付真实全国中出现的各式疑难杂症。
36h 连气儿叠纸盒（50 倍速）
36h 连气儿叠衣裳（50 倍速）
机器东谈主鸿沟怎样影响学习着力？
商讨使用了三种机器东谈主戎行数目（单机、双机、四机建立），在通常的数据传送总量的基础上，进行了比较。实验结果标明，在相易的总历练时辰下，更大齐量的机器东谈主带来了更高的性能弘扬。
在总历练时辰为 3 小时的限度下，四机进行学习的最终告捷率达到了 92.5%，比单机卓著 12%。
商讨以为，多机网罗不错有用防碍模子过拟合到单机的特定特征上。
同期，SOP 还将硬件的推广涟漪为了学习时长的大幅缩小，四机器东谈主集群比较单机有时将模子达到意见性能的历练速率增至 2.4 倍。
SOP 学习着力提高
不同预历练鸿沟下 SOP 是否领会有用？
临了，商讨探究了 SOP 和预历练数据之间的连系。
商讨把总量为 160 小时的多任务预历练数据分为了三组：20 小时，80 小时和 160 小时，区别历练一组启动模子后再进行 SOP。
商讨发现，预历练的鸿沟决定了基座模子和后历练提高的轨迹。SOP 能为统统启动模子带来领会的提高，且最终性能与 VLA 预历练质料正有关。
同期，对比 80 小时和 160 小时实验着力，商讨也不错彰着提神到，在科罚特定失败情况时，在轨战略教学带来了相当权臣的边缘着力。
SOP 在三小时的在轨教学下就取得了约 30% 的性能提高，而 80 小时迥殊东谈主类行学派据只带来了 4% 的提高。
这评释在预历练出现边缘效应递减的情况下，SOP 有时高效突破 VLA 性能瓶颈。
△SOP 在不同预历练数据鸿沟下的对比
部署即进化：重塑机器东谈主生命周期
临了商讨将机器东谈主戎行放到了预历练模子莫得见到的真实新环境下实际任务，并使用 SOP 进行在线历练。
当机器东谈主被置于不同的环境时，即就是通常的任务，着手告捷率和蒙胧量如预期般下落，但在 SOP 介入只是几个小时后，机器东谈主的性能便权臣回升，有时鲁棒地实际相对复杂的内容任务。
SOP 编削的不仅是历练范式，更是机器东谈主系统的生命周期。
商讨笃信机器东谈主不应当是"性能固定的标品"，而是"在真实全国中执续提高的生命体"。部署不是工夫迭代的至极，而是更大鸿沟学习的登程点。
若是说 VLA 让机器东谈主第一次具备了通用连气儿与行径智商，那么 SOP 所作念的是让开阔机器东谈主的教学共同驱动智能的快速成长。历练不被锁死在昔时，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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