新论文 R³:用 RL 教机器人自由推理,先想后动提升策略控制
aviral_kumar2 · x · 2026-09-03
新论文 R³ 提出让机器人像人一样「先想后动」:自由形式、深思熟虑且真正有用的推理。
核心做法:
- 训练机器人 VLM 通过「练习解释」demo 数据来改进自身推理
- 只靠精心执行的 RL 即可实现——配方出奇简单
- 训练后的推理 VLM 去控制底层 VLA 策略
为什么重要:
- 语言推理为机器人提供了一条廉价的 test-time compute 扩展轴,可实现快速自主改进与新场景泛化
- 许多 SOTA 机器人学习方法仍靠手工标注推理注释,这并不符合 LLM 通过推理训练获得的启示
作者强调:mid-training + 基于 rubric 的 RL 这类基础方法做对了就能奏效;关键是仔细挑选让 VLM 训练推理的任务——团队花了时间研究「何时需要推理」,并对适合推理的任务与数据类型做了受控研究;更强的基座推理 VLM 也非常重要。
所属事件:CMU 发布 R³：强化学习教机器人先想后动(3 条相关)→
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