RLHF赋能VLA模型，机器人策略迎来偏好对齐

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标题： 突破机器人泛化瓶颈：GRAPE算法引入偏好对齐，VLA模型性能跃升

引言：

近年来，视觉-语言-动作模型（VLA）在机器人领域展现出巨大的潜力，然而，其泛化能力不足一直是制约其广泛应用的关键挑战。近日，一项由北卡罗来纳大学教堂山分校、华盛顿大学和芝加哥大学等顶尖学府研究人员联合开展的研究，提出了一种名为GRAPE的创新算法，通过引入偏好对齐机制，显著提升了VLA模型在复杂机器人任务中的泛化能力。这项研究不仅为机器人智能的未来发展指明了方向，也为人工智能领域带来了新的启示。

正文：

VLA模型面临的挑战与机遇

视觉-语言-动作模型（VLA）作为连接感知、语言和动作的关键桥梁，在机器人操作、自动化任务等领域展现出巨大的应用前景。然而，当前VLA模型主要依赖于行为克隆，即通过模仿专家演示数据进行学习，这导致其在新环境或新任务中表现不佳。此外，模型通常通过微调来适应特定环境下的专家数据，这进一步限制了其对多样化操作目标（如效率、安全性和任务完成）的适应能力。

GRAPE算法：偏好对齐的突破

为了解决上述问题，研究团队提出了GRAPE（Generalizing Robot Policy via Preference Alignment）算法。GRAPE的核心思想是通过偏好对齐，使VLA模型能够学习到更具泛化性的机器人策略。该算法的主要优势体现在以下三个方面：

轨迹级偏好优化： 传统的VLA模型通常在动作层面进行学习，而GRAPE则将学习扩展到轨迹层面。通过强化学习（RL）目标，GRAPE能够让模型学习到全局决策能力，而非简单的行为克隆。具体而言，研究人员改进了DPO（Direct Preference Optimization）的损失函数，引入了全新的TPO_Loss，使得模型能够学习轨迹级别的偏好，从而在全局层面实现对齐。
定制化偏好合成： 对于复杂的机器人任务，难以直接获得轨迹优劣的标签。GRAPE引入了一种可扩展的算法，将复杂操作任务分解为独立阶段，并通过大型视觉-语言模型提出的关键点，自动引导偏好建模过程中的时空约束。这些约束具有灵活性，可以根据需求进行定制，使模型与不同目标（如安全性、效率或任务完成）保持一致。
迭代式在线对齐： GRAPE通过迭代循环不断优化对齐过程：首先，在线采集样本；其次，合成偏好排序；最后，进行轨迹级偏好优化。这种方法逐步提升了VLA策略的泛化能力，并使其与任意目标更好地对齐。

实验验证：泛化能力显著提升

研究人员在真实的机器人环境和仿真环境中对GRAPE算法进行了广泛的评估。在真实机器人实验中，GRAPE在域内任务以及五种分布外泛化（OOD）任务（包括视觉、主体、动作、语义和语言落地泛化）上均表现出色，相比最先进的OpenVLA-SFT模型，性能分别提升了20.7%、27.5%、10.0%、5.0% 和 26.7%。在仿真实验中，GRAPE在主体、物理属性和语义三种OOD任务上的性能也显著优于OpenVLA-SFT模型，分别提升了8.0%、12.5%和15.0%。这些实验结果充分证明了GRAPE算法通过偏好对齐所实现的卓越泛化能力。

结论与展望：

GRAPE算法的提出，为VLA模型在机器人领域的应用打开了新的大门。通过引入偏好对齐机制，GRAPE不仅显著提升了模型的泛化能力，还使其能够更好地适应多样化的任务目标。这项研究不仅为机器人智能的未来发展提供了新的思路，也为人工智能领域带来了新的启示。未来，研究人员将进一步探索GRAPE算法在更复杂、更具挑战性的机器人任务中的应用潜力，并致力于将其推广到更广泛的领域。

参考文献：

张子健, 郑开元, 丁明宇, 等. GRAPE: Generalizing Robot Policy via Preference Alignment. arXiv preprint arXiv:2411.19309, 2024.
项目地址: https://grape-vla.github.io
代码地址: https://github.com/aiming-lab/GRAPE

（完）

补充说明：