摘要：
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△SOP 架构遐想图
SOP 遴荐 Actor – Learner 异步架构：
Actor（机器东谈主侧）并行训诲集聚
多台部署了吞并 policy 模子的机器东谈主（actors）在不同场条约期实践各种任务，握续集聚见效、失败以及东谈主类给与产生的交互数据。每台机器东谈主的训诲数据被汇总传输至云表 Experience Buffer 中。
Learner（云表）在线学习
悉数交互轨迹及时上传至云表 learner，变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计谋，把柄不同任务的性能阐发，自相宜调整在线 / 离线数据比例，以更高效地诓骗确切寰宇训诲。
即时参数同步
更新后的模子参数在分钟级别内同步回悉数机器东谈主，已毕集群一致进化，保管在线考试的矫捷性。
SOP 自己是一套通用的框架，不错即插即用的使用率性后考试算法，让 VLA 从在线训诲数据中获益。
连络收用 HG-DAgger（交互式效法学习）与 RECAP（离线强化学习）四肢代表性算法，将其接入 SOP 框架以进化为溜达式在线考试。
辗转上风
高效情状空间探索：溜达式多机器东谈主并行探索，权贵普及情状–动作秘籍率，幸免单机在线学习的局限。
缓解溜达偏移：悉数机器东谈主长久基于低延长的最新计谋进行推理集聚，普及在线考试的矫捷性与一致性。
在普及性能的同期保留泛化才调：传统的单机在线考试时时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候上的串行，在普及任务性能的同期保留 VLA 的通用才调，幸免退化为单任务行家。
实验评估：性能、效力与 ScalingLaw
连络围绕三个问题系统评估 SOP：
SOP 能为预考试 VLA 带来多大性能普及？
实验遣散诠释，在各种测试场景下，衔尾 SOP 的后考试秩序均得到了权贵的性能普及。
比较预考试模子，衔尾 SOP 的 HG-Dagger 秩序在物品错落的商超场景中已毕了 33% 的概述性能普及。
关于贤慧操作任务（叠衣着和纸盒装置），SOP 的引入不仅普及了任务的见效力，衔尾在线训诲学习到的失实规复才调还能昭着普及计谋操作的辩说量。
衔尾 SOP 的 HG-Dagger 秩序让叠衣着的比较 HG-Dagger辩说量跃升 114%。
SOP 让多任务通才的性能广大普及至近乎齐备，不同任务的见效力均普及至 94% 以上，纸盒装置更是达到 98% 的见效力。
SOP 性能普及
为了进一步测试真机 SOP 考试后 VLA 模子是否达到行家级性能，连络让 SOP 考试的 VLA 模子进行了长达 36 小时的邻接操作，模子展现出了惊东谈主的矫捷性和鲁棒性，粗略有用应答确切寰宇中出现的各式疑难杂症。
36h 邻接叠纸盒（50 倍速）
36h 邻接叠衣着（50 倍速）
机器东谈主鸿沟若何影响学习效力？
连络使用了三种机器东谈主队伍数目（单机、双机、四机建树），在一样的数据传送总量的基础上，进行了比较。实验遣散标明，在洽商的总考试时候下，更多量量的机器东谈主带来了更高的性能阐发。
在总考试时候为 3 小时的遣散下，四机进行学习的最终见效力达到了 92.5%，比单机进步 12%。
连络以为，多机集聚不错有用烦懑模子过拟合到单机的特定特征上。
同期，SOP 还将硬件的推广调整为了学习时长的大幅镌汰，四机器东谈主集群比较单机粗略将模子达到斟酌性能的考试速率增至 2.4 倍。
SOP 学习效力普及
不同预考试鸿沟下 SOP 是否矫捷有用？
临了，连络探究了 SOP 和预考试数据之间的关系。
连络把总量为 160 小时的多任务预考试数据分为了三组：20 小时，80 小时和 160 小时，别离考试一组运转模子后再进行 SOP。
连络发现，预考试的鸿沟决定了基座模子和后考试普及的轨迹。SOP 能为悉数运转模子带来矫捷的普及，且最终性能与 VLA 预考试质地正关系。
同期，对比 80 小时和 160 小时实验遣散，连络也不错昭着矜重到，在贬责特定失败情况时，在轨计谋训诲带来了相等权贵的旯旮遣散。
SOP 在三小时的在轨训诲下就得到了约 30% 的性能普及，而 80 小时颠倒东谈主类行派别据只带来了 4% 的普及。
这诠释在预考试出现旯旮效应递减的情况下，SOP 粗略高效突破 VLA 性能瓶颈。
△SOP 在不同预考试数据鸿沟下的对比
部署即进化：重塑机器东谈主生命周期
临了连络将机器东谈主队伍放到了预考试模子莫得见到的确切新环境下实践任务，并使用 SOP 进行在线考试。
当机器东谈主被置于不同的环境时，即等于一样的任务，开头见效力和辩说量如预期般下落，但在 SOP 介入只是几个小时后，机器东谈主的性能便权贵回升，粗略鲁棒地实践相对复杂的现实任务。
SOP 调动的不仅是考试范式，更是机器东谈主系统的生命周期。
连络信托机器东谈主不应当是"性能固定的标品"，而是"在确切寰宇中握续普及的生命体"。部署不是工夫迭代的至极，而是更大鸿沟学习的起程点。
淌若说 VLA 让机器东谈主第一次具备了通用领会与活动才调，那么 SOP 所作念的是让边远机器东谈主的训诲共同驱动智能的快速成长。考试不被锁死在昔日，智能成长在当下。
论文博客：https://www.agibot.com/research/sop_zh
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