UIUC 等发布 CoDA:仿真数据引擎与机器人策略共进化,OOD 成功率 5.3%→27.6%
PLAN-Lab · hf · 2026-10-16
UIUC、港中深与 Amazon 的研究者提出 CoDA,一个让生成式仿真数据引擎与机器人动作策略共同进化的框架,解决「物理上有效的环境不等于对训练有用」的问题。
- 共享记忆机制:仿真引擎与策略共享一份异构记忆,记录环境构建、策略失败与学习进展;视觉-语言 critic 诊断失败原因,编译成生成程序去复现困难场景,帮助策略针对性突破。
- Text2potential:把诊断转化为分阶段的势函数奖励,为 policy-chunk 价值学习提供密集监督,同时在标准 shaping 假设下保持任务最优策略不变。
- 效果:四个操作任务族上,分布外成功率从监督微调后的 5.3% 提升到 27.6%,同等生成预算下超最强闭环基线 9.5 个百分点;LIBERO-Pro 上 15 轮生成+训练把位置扰动成功率从 25% 提到 84%,指令扰动从 1% 提到 76%。
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