强化学习赋能：提升具身大模型VLA泛化能力的新视角

> ### 摘要 > 清华大学研究团队在NeurIPS 2025会议上发表论文，首次系统性探讨了强化学习（RL）在提升具身大模型（VLA）泛化能力方面的潜力。研究对比了RL与自监督训练（SFT）在多样化任务环境中的表现，揭示了RL在跨场景迁移和未知情境适应上的显著优势。团队提出了一套全面的评估基准，涵盖12类复杂交互任务，并设计了高效的RL训练方法，有效降低了训练成本并提升了模型稳定性。实验结果表明，采用该方法的VLA模型在泛化性能上相较SFT基线平均提升27.6%。 > ### 关键词 > 强化学习, 具身模型, 泛化能力, 训练方法, 评估基准 ## 一、引言与背景 ### 1.1 具身大模型VLA的概述 具身大模型（Vision-Language-Action, VLA）作为人工智能迈向真实世界交互的关键一步，正逐渐从“看懂”和“说出”进化为“行动”与“决策”。这类模型不仅能够理解视觉与语言信息，更重要的是能基于环境反馈执行具体动作，实现与物理或模拟环境的动态互动。清华大学研究团队在NeurIPS 2025上的突破性工作，正是聚焦于提升VLA在复杂、多变场景下的泛化能力。传统训练方式如自监督训练（SFT）虽能在特定任务中取得良好表现，但在面对未知环境时往往显得力不从心。而本次研究揭示，真正赋予VLA“适应力”的，是其背后的学习机制——尤其是在多样化任务环境中，模型是否具备持续试错、自我修正的能力。为此，团队构建了涵盖12类复杂交互任务的评估基准，全面检验模型在跨场景迁移中的表现。这一系统性框架不仅填补了领域内长期缺乏统一评测标准的空白，更凸显出当前VLA发展的一个核心命题：我们所需要的不再是静态的知识容器，而是能在千变万化的现实中稳健前行的“智能体”。 ### 1.2 强化学习在模型训练中的应用原理 强化学习（Reinforcement Learning, RL）的核心，在于通过“行为—反馈—优化”的闭环机制，让模型在与环境的持续互动中自主探索最优策略。相较于依赖大量标注数据的SFT方法，RL更贴近人类学习的本质：试错中成长，失败中进步。清华大学团队的研究首次系统性验证了这一点——在相同的任务条件下，采用RL训练的VLA模型在泛化性能上相较SFT基线平均提升了27.6%。这不仅是数字的跃升，更是范式的转变。研究提出的高效RL训练方法，通过引入课程学习与奖励塑形机制，显著降低了训练成本并增强了稳定性，使得大规模VLA模型能够在有限资源下实现高质量迭代。尤为关键的是，该方法在12类复杂任务中展现出卓越的跨场景适应能力，证明了RL在激发模型深层泛化潜力方面的不可替代性。正如研究本身所昭示的：当AI学会“从经验中学习”，它才真正迈出了走向通用智能的重要一步。 ## 二、强化学习与泛化能力的关联研究 ### 2.1 强化学习在提升模型泛化能力上的作用机制 强化学习之所以能在具身大模型（VLA）的泛化能力提升中发挥关键作用，源于其内在的“试错—反馈—优化”动态机制。与传统训练方式不同，RL并非被动接受标注数据，而是主动在复杂环境中探索行为策略，通过奖励信号不断调整决策路径。清华大学研究团队发现，正是这种基于经验积累的学习范式，使VLA模型在面对未知场景时展现出惊人的适应力。在涵盖12类复杂交互任务的评估基准中，RL训练下的模型不仅能够识别新环境中的视觉与语言线索，更能结合过往经验生成合理的动作序列，实现跨任务、跨场景的有效迁移。尤为值得一提的是，研究团队引入了课程学习与奖励塑形技术，显著提升了训练效率与稳定性——这使得模型能够在有限计算资源下完成高质量迭代，避免了传统RL常见的训练震荡与样本低效问题。实验数据显示，采用该方法的VLA模型在泛化性能上相较基线平均提升27.6%，这一数字背后，是AI从“记忆模式”向“理解世界”的深刻转变。当模型不再依赖固定输入输出对，而是在动态互动中学会权衡利弊、预测后果，它才真正具备了应对现实复杂性的智能内核。 ### 2.2 RL与SFT在泛化性方面的对比分析 在泛化能力的较量中，强化学习（RL）与自监督训练（SFT）展现出截然不同的行为特征。SFT依赖大规模静态数据进行模式匹配，虽能在已知任务中表现稳定，却难以应对环境扰动或任务迁移带来的挑战。一旦场景发生变化，模型往往因缺乏“决策逻辑”而失效。相比之下，RL训练赋予VLA真正的“认知弹性”。研究明确指出，在12类复杂交互任务构成的统一评估基准下，RL模型在跨场景迁移和未知情境适应方面显著优于SFT基线，平均性能提升达27.6%。这一差距不仅体现在任务成功率上，更反映在错误恢复能力、动作连贯性和语义一致性等多个维度。SFT如同背诵答案的学生，面对新题束手无策；而RL则像不断总结经验的探索者，即使身处陌生环境也能推陈出新。清华大学团队的这项工作首次系统性揭示了两种训练范式在泛化本质上的分野：SFT追求的是“准确复现”，而RL致力于“灵活创造”。正是这种从“模仿”到“自主”的跃迁，让具身智能体迈向了更具通用性的未来。 ## 三、评估基准的提出与实践 ### 3.1 评估基准的构建原则与方法 清华大学研究团队深知，要真正衡量具身大模型（VLA）在现实世界中的适应能力，必须打破传统评测的局限，构建一个既系统又富有挑战性的评估体系。为此，他们首次提出了一套专为VLA泛化能力设计的全面评估基准，其构建遵循三大核心原则：多样性、可迁移性与真实反馈驱动。该基准涵盖12类复杂交互任务，从家庭环境中的物品整理到工业场景下的多步操作，再到动态变化的社交互动情境，每一项任务都模拟了真实世界中不可预测的变量扰动。更重要的是，这些任务并非孤立存在，而是通过共享语义空间与动作逻辑实现跨场景关联，从而检验模型是否具备“举一反三”的能力。在方法设计上，团队引入基于强化学习（RL）的行为轨迹回溯机制，不仅评估最终任务完成度，更深入分析决策路径的合理性与纠错能力。这一创新使得评估不再停留于表面结果，而是穿透至模型的认知结构层面。正是这套严谨而富有洞察力的基准体系，为后续实验提供了坚实支撑，也为整个具身智能领域树立了新的标尺。 ### 3.2 评估基准在实际应用中的效果检验 当这套全新的评估基准投入实际测试时，其揭示的能力差异令人震撼。在12类复杂任务的广泛验证中，采用强化学习训练的VLA模型展现出远超自监督训练（SFT）基线的稳定性与适应力，平均泛化性能提升达27.6%。这不仅是一个统计数字，更是智能本质的一次彰显——RL模型在面对从未见过的厨房布局时，能根据已有经验重新规划取物路线；在指令模糊或环境突发干扰下，仍能通过试错快速恢复任务流程。相比之下，SFT模型往往因微小变化陷入僵局，暴露出其“记忆依赖”的根本局限。评估结果还显示，RL模型在动作连贯性和语义一致性上的得分尤为突出，证明其已初步形成对行为后果的预判能力。这一系列实证不仅验证了评估基准的有效性与敏感性，更确立了其作为未来VLA研发“黄金标准”的潜力。正如研究本身所传递的信念：唯有在真实挑战中淬炼出的智能，才能真正走进千变万化的现实生活。 ## 四、强化学习的训练方法与挑战 ### 4.1 高效训练方法的探索与实践 清华大学研究团队在提升具身大模型（VLA）泛化能力的过程中，不仅揭示了强化学习（RL）相较于自监督训练（SFT）的显著优势，更关键的是提出了一套切实可行的高效训练方法。这一方法的核心在于将课程学习（Curriculum Learning）与奖励塑形（Reward Shaping）有机结合，使模型能够在复杂任务环境中逐步进阶，避免因初始阶段奖励稀疏而导致的学习停滞。通过分阶段设置任务难度，模型从简单指令执行起步，逐步过渡到多步骤、高不确定性的真实场景交互，在循序渐进中建立起稳健的行为策略。同时，团队设计了语义感知型奖励函数，不仅关注任务完成结果，更重视动作逻辑与语言指令的一致性，从而引导模型形成可解释、可迁移的决策机制。实验表明，该方法在12类复杂交互任务中有效提升了训练效率，样本利用率提高近40%，训练收敛速度加快35%以上，且最终模型在泛化性能上相较SFT基线平均提升27.6%。这不仅是技术路径的优化，更是对“智能成长规律”的深刻尊重——正如人类不会一出生便驾驭复杂世界，AI的成长也需要节奏、耐心与恰当的反馈。 ### 4.2 训练过程中的挑战与解决策略 尽管强化学习为VLA带来了前所未有的泛化潜力，但其训练过程并非坦途。清华大学团队在实践中面临诸多挑战：首先是训练不稳定问题，由于环境反馈具有高度随机性，模型常陷入策略震荡或局部最优；其次是样本效率低下，真实交互成本高昂，试错代价巨大；最后是奖励设计的主观性可能导致行为偏差，影响模型的通用性。针对这些问题，研究团队采取了一系列创新性应对策略。他们引入策略正则化技术，限制策略更新幅度，增强训练过程的稳定性；采用离线RL与仿真回放机制，最大化利用已有经验数据，显著降低对实时交互的依赖；并通过多维度奖励分解，将整体任务拆解为语义理解、动作合理性、环境适应性等多个子目标，实现精细化调控。这些策略共同构建了一个鲁棒、高效的训练闭环，使得VLA模型即便在资源受限条件下也能持续进化。正是在这一次次与困难的博弈中，研究团队不仅打磨出更强大的模型，也为中国在具身智能前沿领域赢得了话语权。 ## 五、案例分析与展望 ### 5.1 强化学习在具身大模型VLA上的应用案例 在清华大学研究团队构建的12类复杂交互任务中，强化学习驱动的具身大模型（VLA）展现出令人振奋的实际表现。其中一个典型案例是在高度动态的家庭服务场景中，模型被要求根据自然语言指令“把冰箱里的牛奶放到餐桌上，如果孩子在附近就等一会儿再行动”。传统自监督训练（SFT）模型在此类涉及多模态感知、时序判断与社会规范理解的任务中频繁出错——或机械执行指令惊扰儿童，或因环境变化完全停滞。而采用RL训练的VLA则通过持续试错，学会了在视觉识别到“儿童出现”这一信号后主动暂停动作，并在环境安全后自主恢复流程。这种行为并非预设规则的结果，而是模型在数千次仿真交互中通过奖励塑形逐步习得的决策逻辑。更令人印象深刻的是，在工业装配模拟任务中，该模型面对零件位置随机偏移、工具缺失等扰动时，仍能通过跨场景迁移策略完成93.7%的操作步骤，相较SFT基线提升达27.6%。这些真实可感的案例不仅验证了RL在提升泛化能力上的有效性，更让人们看到：当AI开始“思考后果”，它便不再是冰冷的执行器，而是具备情境意识的智能伙伴。 ### 5.2 案例分析的启示与未来研究方向 这些生动的应用案例揭示了一个深刻命题：真正的智能不在于记住多少数据，而在于如何从经验中提炼原则并灵活运用。清华大学团队的研究表明，强化学习之所以能在VLA系统中释放巨大潜力，正是因为它模拟了生命体最本质的学习方式——在行动中成长，在失败中进化。27.6%的平均性能提升不仅是技术突破的量化体现，更是通向通用人工智能道路上的一座里程碑。展望未来，研究方向亟需向三个维度延伸：其一，构建更大规模、更具现实复杂性的评估基准，将城市交通、医疗协作等高风险场景纳入测试体系；其二，探索RL与因果推理的深度融合，使模型不仅能“做什么”，更能理解“为什么”；其三，推动低资源条件下的高效训练方法落地，让先进VLA技术走出实验室，服务于更广泛的社会需求。正如这项研究本身所昭示的那样，当我们教会机器像人一样学习，我们也在重新定义人类与智能共处的未来图景。 ## 六、总结 清华大学研究团队在NeurIPS 2025上提出的这项工作，首次系统性验证了强化学习（RL）在提升具身大模型（VLA）泛化能力方面的核心作用。通过构建涵盖12类复杂交互任务的评估基准，并结合课程学习与奖励塑形的高效训练方法，团队成功将VLA模型的泛化性能相较自监督训练（SFT）基线平均提升27.6%。实验不仅揭示了RL在跨场景迁移与未知环境适应中的显著优势，也暴露了SFT在动态现实中的局限性。该研究为具身智能提供了可量化的评测标准与可行的训练范式，标志着VLA从“被动响应”向“主动决策”的关键跃迁，为通用人工智能的发展奠定了坚实基础。