論文の概要: $π^{*}_{0.6}$: a VLA That Learns From Experience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14759v2
• Date: Wed, 19 Nov 2025 04:34:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 13:41:21.149949
• Title: $π^{*}_{0.6}$: a VLA That Learns From Experience
• Title（参考訳）: π^{*}_{0.6}$: 経験から学ぶVLA
• Authors: Physical Intelligence, Ali Amin, Raichelle Aniceto, Ashwin Balakrishna, Kevin Black, Ken Conley, Grace Connors, James Darpinian, Karan Dhabalia, Jared DiCarlo, Danny Driess, Michael Equi, Adnan Esmail, Yunhao Fang, Chelsea Finn, Catherine Glossop, Thomas Godden, Ivan Goryachev, Lachy Groom, Hunter Hancock, Karol Hausman, Gashon Hussein, Brian Ichter, Szymon Jakubczak, Rowan Jen, Tim Jones, Ben Katz, Liyiming Ke, Chandra Kuchi, Marinda Lamb, Devin LeBlanc, Sergey Levine, Adrian Li-Bell, Yao Lu, Vishnu Mano, Mohith Mothukuri, Suraj Nair, Karl Pertsch, Allen Z. Ren, Charvi Sharma, Lucy Xiaoyang Shi, Laura Smith, Jost Tobias Springenberg, Kyle Stachowicz, Will Stoeckle, Alex Swerdlow, James Tanner, Marcel Torne, Quan Vuong, Anna Walling, Haohuan Wang, Blake Williams, Sukwon Yoo, Lili Yu, Ury Zhilinsky, Zhiyuan Zhou,
• Abstract要約: 我々は、強化学習(RL)による実世界の展開を通して、視覚言語アクション(VLA)モデルがどのように改善できるかを検討する。 本稿では,Advantage- Conditioned Policies (RECAP) を用いた汎用RL法について述べる。 フルRECAP法でトレーニングした*_0.6$モデルは、実際の家庭で洗濯物を折り畳み、箱を確実に組み立て、プロのエスプレッソマシンを使ってエスプレッソドリンクを作ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.7589999175632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study how vision-language-action (VLA) models can improve through real-world deployments via reinforcement learning (RL). We present a general-purpose method, RL with Experience and Corrections via Advantage-conditioned Policies (RECAP), that provides for RL training of VLAs via advantage conditioning. Our method incorporates heterogeneous data into the self-improvement process, including demonstrations, data from on-policy collection, and expert teleoperated interventions provided during autonomous execution. RECAP starts by pre-training a generalist VLA with offline RL, which we call $π^{*}_{0.6}$, that can then be specialized to attain high performance on downstream tasks through on-robot data collection. We show that the $π^{*}_{0.6}$ model trained with the full RECAP method can fold laundry in real homes, reliably assemble boxes, and make espresso drinks using a professional espresso machine. On some of the hardest tasks, RECAP more than doubles task throughput and roughly halves the task failure rate.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚言語行動(VLA)モデルが実世界の展開を通じて,強化学習(RL)を通してどのように改善できるかを検討する。 本稿では,Advantage-conditioned Policies (RECAP) による経験と補正を併用した汎用的なRL法を提案する。 本手法では, 自己改善プロセスに異種データを組み込んで, デモ, オンライン収集データ, 自律実行時に提供される専門家の遠隔操作的介入などを行う。 RECAPは、オフラインのRLでジェネラリストのVLAを事前トレーニングすることから始まり、それを$π^{*}_{0.6}$と呼び、オンボットデータ収集を通じて下流タスクで高いパフォーマンスを達成するように特化することができる。 完全RECAP法で訓練された$π^{*}_{0.6}$モデルは、実際の家庭で洗濯物を折り畳み、箱を確実に組み立て、プロのエスプレッソマシンを用いてエスプレッソドリンクを作ることができる。 最も難しいタスクのいくつかでは、RECAPはタスクのスループットを2倍以上にし、タスクの失敗率をほぼ半分にします。

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