浙大联合 TeleAI 提出 GR-BC：从多次不完美示教中拼出更优轨迹，精细操作成功率约 91%
机器之心 · wechat · 2026-11-02
浙江大学沈春华团队联合中国电信人工智能研究院（TeleAI）伽马智能团队提出 Graph-Reweighted Behavior Cloning（GR-BC），已被 CoRL 2026 接收，论文与代码公开。
核心思路：数采员很难采出一次完美的示范，但更好的成功路径可能藏在多次尝试的连接关系里。
- 构图：冻结的 MCR 视觉编码器 + 夹爪状态编码节点；时间边连接同轨迹相邻节点，相似边桥接跨轨迹状态
- 反搜：从成功终点反向 Dijkstra 计算各状态的剩余步数，映射为图检索进度（GRP）
- 加权：动作块需同时满足净进展超阈值且中途回退未超限，权重直接乘在 VLA 监督损失上，无需改架构
- 结果：以 X-VLA 为骨干，四孔装配、显卡插装、双螺钉拧紧、内存条插装四项真机任务成功率 98%/93%/89%/83%，平均约 91%，比类 DAgger 基线高约 27 个百分点；GRP 成功-失败终点进度差 0.97，能捕捉成功过程中的退步
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