上海AI实验室重磅开源VLAC：引领具身智能机器人奖励模型新范式
【免费下载链接】VLAC 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/InternRobotics/VLAC
VLAC：重塑机器人强化学习的奖励机制
上海人工智能实验室近日发布了具身智能领域的突破性成果——VLAC具身奖励大模型。该模型基于InternVL多模态大模型架构，通过深度整合互联网视频库与机器人操作轨迹数据，构建了一套能够为物理世界机器人提供精准过程反馈的智能评估系统。其革命性价值在于突破传统稀疏奖励的局限，实现对机器人操作过程的实时质量评估，动态区分有效进展与异常行为，并支持通过少量示例快速迁移至新任务场景。值得关注的是，VLAC创新性地将奖励信号与动作规划相结合，在提供评估反馈的同时可直接生成机器人控制指令，通过人机协同训练模式大幅提升机器人自主学习效率。
技术架构：构建具身智能的"决策-反馈"闭环
VLAC采用"感知-评估-决策"技术架构，在InternVL多模态基座模型基础上，专门设计了奖励预测与动作生成双输出头。模型通过亿级规模的互联网视频数据学习人类行为模式，结合机器人操作数据构建物理世界交互知识库。其核心突破在于实现了四个维度的技术跃升：一是开发动态进度评估算法，能够实时计算任务完成度并转化为连续奖励信号；二是构建异常行为检测机制，通过对比学习识别操作卡顿、路径偏移等无效行为；三是首创情境迁移学习模块，使机器人在新环境中仅需3-5个示范样本即可完成技能适配；四是设计端到端控制接口，将视觉评估结果直接转化为关节控制参数，实现从环境理解到动作执行的无缝衔接。
核心能力矩阵：六大关键技术突破
该模型展现出六大核心技术优势：在过程监督方面，实现10ms级延迟的实时奖励计算，位置误差率控制在2%以内；异常识别模块通过多模态特征比对，可精准定位85%以上的无效操作行为；小样本学习能力使新任务训练数据量降低90%，迁移适配时间缩短至传统方法的1/5；动作生成接口支持6自由度机械臂控制，轨迹平滑度提升40%；配套的VLA强化学习框架在12项机器人标准任务中平均成功率达89.7%；创新设计的人机协作协议支持远程专家通过自然语言修正机器人行为策略。
应用前景：开启通用机器人时代的关键钥匙
VLAC的开源将加速具身智能技术的产业化落地。在工业场景中，该模型已在汽车装配测试中实现99.2%的部件安装准确率；家庭服务领域，通过小样本学习可快速掌握家电操控、物品整理等多样化任务；在危险环境作业中，配合远程人机协作模式，使机器人在特定设施巡检等场景的自主决策能力提升60%。随着技术迭代，VLAC有望成为通用机器人的"大脑中枢"，通过持续学习不断拓展技能边界。目前项目已开放模型权重、训练代码及100+任务场景数据集，开发者可通过官方渠道获取相关资源，共同推进具身智能技术创新。
开源资源获取
官方技术文档与demo展示：https://vlac.intern-ai.org.cn
代码仓库地址：https://gitcode.com/hf_mirrors/InternRobotics/VLAC
模型权重下载：https://huggingface.co/InternRobotics/VLAC
VLAC的发布标志着我国在具身智能基础模型领域的领先地位，其开源共享模式将汇聚全球开发者智慧，加速推进机器人从单一任务工具向通用智能体的跨越发展。随着模型在更多实际场景的部署应用，有望在未来3-5年内催生一批具备自主学习能力的新一代智能机器人产品。
【免费下载链接】VLAC 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/InternRobotics/VLAC
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
