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    VLAC is a general-purpose pair-wise critic and manipulation model which designed for real world robot reinforcement learning and data refinement It provides robust evaluation capabilities for task progress prediction and task completion verification base one images and task description
  • A Vision-Language-Action-Critic Model for Robotic Real-World . . .
    Across four distinct real-world manipulation tasks, VLAC lifts success rates from about 30\% to about 90\% within 200 real-world interaction episodes; incorporating human-in-the-loop interventions yields a further 50% improvement in sample efficiency and achieves up to 100% final success
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    基于 VLAC 模型，我们开发了一个 真实世界强化学习（RL）框架，该框架中 VLAC 模型可直接与真实世界交互并实现自我改进。 通过自适应交互，VLAC 收集成功和失败的轨迹，接收奖励信号，并判断任务完成情况。
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    文章浏览阅读762次，点赞29次，收藏27次。 上海AI实验室发布的VLAC（Vision-Language-Action-Critic）模型，通过创新的成对比较机制与多模态融合能力，为机器人强化学习提供了精准的轨迹评估与数据筛选解决方案，推动真实世界机器人操作从"演示模仿"迈向
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    VLAC是上海人工智能实验室发布的具身奖励大模型。 以InternVL多模态大模型为基础，融合互联网视频数据和机器人操作数据，为机器人在真实世界中的强化学习提供过程奖励和任务完成情况估计。
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    To address these challenges, we propose a generalist Vision Language Action-Critic model, VLAC, which can integrate both human and robot data, and unify action generation and task progress understanding within a single autoregressive architecture
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    这篇文章中，作者提出了一种 联合 Actor-Critic 的-语言-动作模型（VLAC）。 它既能输出机器人执行动作，又能给出任务进度（Critic 的价值估计），最终在真实机器人上用 PPO 强化学习来提升性能。 底层backbone是 In…
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    9月16日， 上海人工智能实验室 （上海AI实验室）上线 具身奖励大模型 VLAC。 VLAC以InternVL多模态大模型为基座，融合互联网视频数据和机器人操作数据，为机器人在真实世界强化学习提供过程奖励和完成情况估计，同时输出机器人动作指令。





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