摘要：
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△SOP 架构遐想图
SOP 接纳 Actor – Learner 异步架构：
Actor（机器东说念主侧）并行训诲收罗
多台部署了团结 policy 模子的机器东说念主（actors）在不同处所同期实行各种任务，握续收罗奏效、失败以及东说念主类采纳产生的交互数据。每台机器东说念主的训诲数据被汇总传输至云表 Experience Buffer 中。
Learner（云表）在线学习
扫数交互轨迹及时上传至云表 learner，酿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计策，字据不同任务的性能发扬，自顺应调遣在线 / 离线数据比例，以更高效地期骗真是寰球训诲。
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，罢了集群一致进化，保管在线查考的雄厚性。
SOP 本人是一套通用的框架，不错即插即用的使用纵情后查考算法，让 VLA 从在线训诲数据中获益。
究诘收用 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 框架以进化为漫衍式在线查考。
要道上风
高效气象空间探索：漫衍式多机器东说念主并行探索，显赫进步气象–动作袒护率，幸免单机在线学习的局限。
缓解漫衍偏移：扫数机器东说念主历久基于低蔓延的最新计策进行推理收罗，进步在线查考的雄厚性与一致性。
在进步性能的同期保留泛化武艺：传统的单机在线查考常常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刻上的串行，在进步任务性能的同期保留 VLA 的通用武艺，幸免退化为单任务巨匠。
实验评估：性能、效能与 ScalingLaw
究诘围绕三个问题系统评估 SOP：
SOP 能为预查考 VLA 带来多大性能进步？
实验扫尾讲解，在各种测试场景下，结合 SOP 的后查考措施均得到了显赫的性能进步。
比拟预查考模子，结合 SOP 的 HG-Dagger 措施在物品混乱的商超场景中罢了了 33% 的空洞性能进步。
关于智慧操作任务（叠穿着和纸盒安装），SOP 的引入不仅进步了任务的奏效能，结合在线训诲学习到的造作规复武艺还能昭彰进步计策操作的微辞量。
结合 SOP 的 HG-Dagger 措施让叠穿着的比拟 HG-Dagger微辞量跃升 114%。
SOP 让多任务通才的性能深广进步至近乎齐全，不同任务的奏效能均进步至 94% 以上，纸盒安装更是达到 98% 的奏效能。
SOP 性能进步
为了进一步测试真机 SOP 查考后 VLA 模子是否达到巨匠级性能，究诘让 SOP 查考的 VLA 模子进行了长达 36 小时的联接操作，模子展现出了惊东说念主的雄厚性和鲁棒性，大致灵验冒失真是寰球中出现的各式疑难杂症。
36h 联接叠纸盒（50 倍速）
36h 联接叠穿着（50 倍速）
机器东说念主鸿沟何如影响学习效能？
究诘使用了三种机器东说念主军队数目（单机、双机、四机设立），在一样的数据传送总量的基础上，进行了比较。实验扫尾标明，在疏浚的总查考时现时，更多量量的机器东说念主带来了更高的性能发扬。
在总查考时刻为 3 小时的限定下，四机进行学习的最终奏效能达到了 92.5%，比单机跨越 12%。
究诘觉得，多机收罗不错灵验阻挠模子过拟合到单机的特定特征上。
同期，SOP 还将硬件的推广滚动为了学习时长的大幅镌汰，四机器东说念主集群比拟单机大致将模子达到野心肠能的查考速率增至 2.4 倍。
SOP 学习效能进步
不同预查考鸿沟下 SOP 是否雄厚灵验？
终末，究诘讨论了 SOP 和预查考数据之间的关系。
究诘把总量为 160 小时的多任务预查考数据分为了三组：20 小时，80 小时和 160 小时，分歧查考一组启动模子后再进行 SOP。
究诘发现，预查考的鸿沟决定了基座模子和后查考进步的轨迹。SOP 能为扫数启动模子带来雄厚的进步，且最终性能与 VLA 预查考质料正关连。
同期，对比 80 小时和 160 小时实验效能，究诘也不错昭彰紧密到，在照管特定失败情况时，在轨计策训诲带来了极端显赫的边缘效能。
SOP 在三小时的在轨训诲下就取得了约 30% 的性能进步，而 80 小时独特东说念主类巨匠数据只带来了 4% 的进步。
这讲解在预查考出现边缘效应递减的情况下，SOP 大致高效突破 VLA 性能瓶颈。
△SOP 在不同预查考数据鸿沟下的对比
部署即进化：重塑机器东说念主生命周期
终末究诘将机器东说念主军队放到了预查考模子莫得见到的真是新环境下实行任务，并使用 SOP 进行在线查考。
当机器东说念主被置于不同的环境时，即就是一样的任务，起首奏效能和微辞量如预期般下落，但在 SOP 介入只是几个小时后，机器东说念主的性能便显赫回升，大致鲁棒地实行相对复杂的现实任务。
SOP 编削的不仅是查考范式，更是机器东说念主系统的生命周期。
究诘信服机器东说念主不应当是"性能固定的标品"，而是"在真是寰球中握续进步的生命体"。部署不是时期迭代的格外，而是更大鸿沟学习的开赴点。
若是说 VLA 让机器东说念主第一次具备了通用领略与活动武艺，那么 SOP 所作念的是让宽绰机器东说念主的训诲共同驱动智能的快速成长。查考不被锁死在畴昔，智能成长在当下。
论文博客：https://www.agibot.com/research/sop_zh
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