伯克利论文用 CLIFT 将 Gemini 机器人变成人形专家
berkeley_ai · x · 2026-08-04
- 伯克利团队提出 CLIFT（Closed-Loop Iterative Fine-Tuning），尝试只通过受管理的 SFT 接口，把 Gemini Robotics On-Device 变成面向人形机器人的任务专家。
- 论文强调一个现实难题：这类闭源机器人基础模型不给权重、梯度、loss 或 action likelihood，传统 RL / PPO 无法直接接入。
- CLIFT 的思路是把强化学习信号“写进”监督数据里，让 SFT API 在不改模型结构的前提下，完成类似 RL 的闭环迭代优化。
- 论文主张，通用机器人模型离真正可部署的“任务精通”还有距离，尤其是在敏捷、接触密集的人形任务上。
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