論文の概要: Hierarchical Advantage Weighting for Online RL Fine-Tuning of VLAs from Sparse Episode Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17043v1
• Date: Mon, 15 Jun 2026 17:57:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-16 18:36:05.187745
• Title: Hierarchical Advantage Weighting for Online RL Fine-Tuning of VLAs from Sparse Episode Outcomes
• Title（参考訳）: Sparse Episode OutcomesにおけるオンラインRLファインチューニングのための階層的アドバンテージウェイトリング
• Authors: Tongyan Fang, Siyuan Huang, Naiyu Fang, Ganlong Zhao, Zhongjin Luo, Jianbo Liu, Xiaogang Wang, Ying Dong, Hongsheng Li,
• Abstract要約: 事前トレーニングされたVLAポリシーがオンラインRLを介して微調整されると、各ロールアウトエピソードは単一のバイナリ結果のみを生成する。 階層的アドバンテージ・重み付き行動クローン (HABC) を提案する。 HABCは教師付き微調整(SFT)ベースラインを36%、44%、12%から92%、88%、38%で成功している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.20394793623452
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When pretrained VLA policies are fine-tuned through online RL, each rollout episode produces only a single binary outcome (success or failure), yet the actor update requires per-transition supervision. Existing approaches commonly reduce this sparse outcome to a single scalar reward or advantage signal, which conflates distinct forms of transition-level feedback and provides limited guidance once basic task success becomes achievable. First, a single scalar signal conflates the two objectives of viability and efficiency; once basic success is achieved, the binary label provides no gradient to distinguish efficient completions from slow ones. Second, real-world rollouts mix autonomous and intervention segments; naively assigning episode outcomes across these boundaries introduces incorrect credit assignment. To address these issues, we propose Hierarchical Advantage-Weighted Behavior Cloning (HABC), which trains separate critic heads for these two objectives on different data subsets and combines their outputs with a state-adaptive balance. A state-adaptive gate $g_t$ merges their one-step advantages, prioritizing viability when success is uncertain and shifting to efficiency only when viability is high, and converts the result into per-transition weights on the actor loss. Intervention-aware credit assignment further restricts outcome labels to segments executed by the current policy, preventing supervision from leaking across intervention boundaries. In real-robot experiments on three contact-rich bimanual tasks, HABC raises success from supervised fine-tuning (SFT) baselines of 36%, 44%, and 12% to 92%, 88%, and 38%.
• Abstract（参考訳）: 事前トレーニングされたVLAポリシーがオンラインRLを介して微調整された場合、各ロールアウトエピソードは単一のバイナリ結果(成功または失敗)しか生成しないが、アクター更新には移行毎の監視が必要である。 既存のアプローチでは、このスパースの結果を単一のスカラー報酬や有利な信号に還元するのが一般的であり、これは移行レベルのフィードバックの異なる形態を混在させ、基本的なタスク成功が達成可能になった場合に限定的なガイダンスを提供する。 まず、単一のスカラー信号は、生存性と効率性の2つの目的を融合させる。 第二に、現実のロールアウトは、自律性と介入セグメントを混合する。 これらの問題に対処するため、我々は階層的アドバンテージ・重み付き行動クローン(HABC)を提案し、異なるデータサブセット上でこれらの2つの目的に対して異なる批判ヘッドを訓練し、それらの出力を状態適応バランスと組み合わせる。 状態適応ゲート$g_t$は、成功が不確かであるときの生存度を優先し、生存度が高いときのみ効率にシフトして、その一段階のアドバンテージをマージし、その結果をアクター損失の遷移重みに変換する。 インターベンション・アウェア・クレジットの割り当ては、結果ラベルを現在のポリシーによって実行されるセグメントに制限し、介入境界を越えて監督が漏洩することを防ぐ。 3つのコンタクトリッチなバイマニュアルタスクのリアルタイム実験において、HABCは教師付き微調整(SFT)ベースラインの36%、44%、そして12%から92%、88%、そして38%で成功している。

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