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现在，，，，，，，人形机械人已经能在现实中舞蹈、奔驰、甚至完成后空翻。 。。。。。但接下来更要害的问题是：这些系统能否在安排之后一连地举行强化学习 —— 在真实天下的反响中变得更稳固、更可靠，，，，，，，并在漫衍一直转变的新情形里一连顺应与刷新？？？？？？
现在主流仍然是大宗域随机化的 Sim2Real 蹊径，，，，，，，“仿真里练到很强，，，，，，，上真机直接用”，，，，，，，一旦安排，，，，，，，战略网络往往就被冻结，，，，，，，真实天下大宗未知的转变包括摩擦、载荷、温度、装备老化等都可能让机械人体现打折，，，，，，，系统通常只能回到仿真里重新调参或重训；； ；；； ；；；而想在真机上再学习，，，，，，，又碰面临两道门卡：清静（随机探索可能摔倒、损坏）和数据（真机交互腾贵、速率慢、次数有限），，，，，，，这使得机械人缺少真正意义上一连学习的能力。 。。。。。
来自北京通用人工智能研究院和西安电子科技大学的研究团队提出的LIFT给出了一条更现实的路径：先用离战略（Off-policy）强化学习算法SAC（Soft Actor-Critic）在仿真中举行大规模预训练，，，，，，，充分使用数据复用带来的样本效率；； ；；； ；；；再在预训练数据之上学习一个物理信息增强（Physics-informed）的天下模子。 。。。。。
到了真实天下，，，，，，，机械人主要执行确定性、更可控的行动来屎厕数据与微调，，，，，，，把 “试错” 和 “探索” 尽可能放进天下模子里爆发，，，，，，，从而在包管清静的条件下，，，，，，，用有限的真机交互下实现更快的微调与提升，，，，，，，绕开部分 sim2real 的硬瓶颈。 。。。。。
论文的第一作者黄维东是北京通用人工智能研究院的研究工程师，，，，，，，研究偏向为强化学习和天下模子等，，，，，，，研究目的是构建在重大情形中可高效一连学习的智能体，，，，，，，通讯作者为北京通用人工智能研究院的研究员张精文。 。。。。。
论文问题：Towards Bridging the Gap between Large-Scale Pretraining and Efficient Finetuning for Humanoid Control论文主页：https://lift-humanoid.github.io/论文链接：https://arxiv.org/abs/2601.21363代码链接：https://github.com/bigai-ai/LIFT-humanoid
配景与念头：
人形机械人真机强化学习的不清静性
现在机械人界普遍依赖在战略（On-policy）算法 PPO (Proximal Policy Optimization）举行预训练。 。。。。。PPO 虽然在仿真中有较快的（Wall-time）收敛性能，，，，，，，但由于不可有用复用旧数据，，，，，，，并且依赖随机探索，，，，，，，这使其在真实人形机械人上做后续微调或一连学习险些不可行：既不清静，，，，，，，也不经济。 。。。。。
古板强化学习中，，，，，，，有两种有潜力的计划：
离战略 RL（Off-policy RL）（如 SAC）：能复用旧数据，，，，，，，提高样本效率；； ；；； ；；；基于天下模子的 RL（Model-based RL）（如 MBPO/ Dreamer）：用模子天生数据镌汰真实交互。 。。。。。
但作者发明把这些要领直接搬到人形机械人的预训练和微调上会遇到新的瓶颈：
1.确定性数据收罗 + 数据多样性缺乏会让通例 off-policy /model-based 的训练变得不稳固或极慢；； ；；； ；；；
2.天下模子误差在人形高维接触动力学下更容易积累，，，，，，，导致天生的数据质量较差，，，，，，，难以被战略使用;
3. 若像 MBPO 或 Dreamer 那样 “边与情形交互边训练天下模子和战略，，，，，，，在数千并行仿真下 wall-time 价钱不可接受。 。。。。。
因此焦点问题是：能否既不牺牲大规模预逊з度，，，，，，，又能让微调阶段足够样本高效、并且清静可控？？？？？？
LIFT：大规模预训练与高效微调
图 1. LIFT 框架图
为相识决上述问题，，，，，，，作者提出了 LIFT (Large-Scale PretraIning and Efficient FineTuning) 框架（如图 1 所示）。 。。。。。LIFT 的框架的设计基于以下三个焦点洞察：
洞察一：SAC 比 PPO 在数据量和数据多样性受限时更具优势。 。。。。。
先前的要领（如 SSRL）已经证实使用 SAC 在天下模子中探索和学习，，，，，，，可以在真实天下重新最先训练一个四足机械人完成行走使命。 。。。。。一种自然的做法是将 SSRL 中的 SAC 替换成 PPO，，，，，，，由于 PPO 具有大宗并行训练的基础设施。 。。。。。
然而，，，，，，，作者发明，，，，，，，SAC 相比 PPO 具有两个优势：它的离战略的特征使得它在数据量和数据多样性缺乏时，，，，，，，样本效率仍然很高；； ；；； ；；；它的与状态有关的随机战略能够增进其在天下模子中的探索，，，，，，，天生更多样和更有用的训练数据。 。。。。。因此，，，，，，， 作者后续围绕 SAC 打造合适的预训练和微调框架。 。。。。。
洞察二：经由 SAC 大规模预训练的战略能在真实天下零样本安排。 。。。。。
作者使用 Jax 实现了 SAC 并使用了 Optuna 框架对 SAC 的超参数举行了系统性地搜索。 。。。。。在 Booster T1 的行走预训练使命上，，，，，，，优化后的 SAC 收敛时间能从原先的 7 个小时下降到半小时以内。 。。。。。
在牢靠其他超参数稳固后，，，，，，，该研究发明提升 UTD，，，，，，，Batch Size，，，，，，，Replay Buffer Size 均能降低收敛所需的样本数目，，，，，，，并且无需使用特殊重大的技巧（如 ensemble/dropout critic）就能获得一个在真机可零样本安排的基础战略，，，，，，，该战略可作为后续一连学习的稳固起点。 。。。。。同时，，，，，，，可把预训练时的 Replay Buffer 存盘，，，，，，，再离线训练天下模子，，，，，，，阻止拖慢大规模并行预训练的速率；； ；；； ；；；
洞察三：物理信息增强的天下模子能提升模子展望性能和战略微调性能。 。。。。。
作者将 Ensemble 网络与人形机械人动力学模子（公式 2）团结以提升天下模子的展望性能：
Ensemble 网络只需要输出接触力与展望的不确定性（方程 3）就可以通过方程（2）盘算出加速率，，，，，，，然后积分出下一个时刻的状态：
作者修正了 SSRL 中的机械人特权状态空间到广义状态空间的映射关系，，，，，，，并引入构建人形机械人动力学所需的状态（如身体的高度）到特权状态空间中，，，，，，，使得天下模子能准确展望下一个时刻的人形机械人状态。 。。。。。
在真真相形微调时，，，，，，，该要领只需要用：确定性行动（action mean）在真真相形收罗一小段数据；； ；；； ；；；用新数据微调天下模子；； ；；； ；；；用SAC 随机战略在天下模子里探索天生合成轨迹，，，，，，，再用这些合成轨迹更新 actor-critic；； ；；； ；；；更新后的战略再回到真真相形，，，，，，，进入下一轮迭代。 。。。。。这就把 “探索的危害” 尽可能留在天下模子里，，，，，，，实现清静且高效率的一连学习。 。。。。。
实验效果
作者在两款人形平台Booster T1与Unitree G1上举行了预训练和微调实验，，，，，，，比照基线包括PPO、SAC 等。 。。。。。相比于基线要领，，，，，，，LIFT 展现了显著的优势：
1.战略预训练的收敛时间：在 MuJoCo Playground 的人形机械人使命上，，，，，，，相同运行时间内，，，，，，，LIFT 的 预训练回报与 PPO、FastTD3 相当或更高，，，，，，，这说明该框架没有使得战略预训练的时间变长。 。。。。。如图 2 所示，，，，，，，战略可以直接零样本安排到真机，，，，，，，作为后续微调的初始化战略。 。。。。。
图 2. 真机零样本安排
2.样本效率：作者将预训练战略迁徙到 Brax 仿真器举行微调，，，，，，，并设计了三种场景：
漫衍内（In-Distribution）：目的速率落在预训练规模内；； ；；； ；；；长尾漫衍（Long-Tail）：预训练中很少泛起的目的速率；； ；；； ；；；漫衍外（Out-of-Distribution）：目的速率凌驾预训练规模。 。。。。。
如图 3 所示，，，，，，，LIFT 在三类场景中均能在 4×10?的情形样本数目级下收敛（约为真实天下的 800 秒）并准确跟踪目的速率。 。。。。。
图 3. 在 Brax 中微调的训练曲线图
微调效果如下所示，，，，，，， Booster T1 在微调前无法准确跟踪预训练时未见过的目的速率（1.5 m/s 的速率向前行走），，，，，，，微调后的战略能准确追踪该目的，，，，，，，并且微调后步态更平顺、身体摆动更小、速率误差显著降低。 。。。。。
Booster T1 预训练战略的效果
在 Booster T1 微调后战略的效果
图4. 在Brax中微调前后的效果比照图
作者进一步在 Booster T1 真机上举行了微调实验：以一个仿真预训练后迁徙到真机失败的预训练战略为起点，，，，，，，LIFT 通过多轮迭代，，，，，，，仅用约 80–590 秒的真实数据，，，，，，，就能逐步修正战略的不稳固行为（如图 5 所示）。 。。。。。
图 5. 在 Booster T1 真机上微调的历程
在消融实验中（图 6），，，，，，，作者发明去掉天下模子预逊с法仍能收敛，，，，，，，但收敛速率显着更慢；； ；；； ；；；而完全去除预训练则容易陷入局部最优。 。。。。。
图 6. 预训练的消融实验
而另外一项消融实验（图 7）批注使用纯 ensemble 网络构建的天下模子更容易给出物理上不对理的展望（如异常的身体高度），，，，，，，导致 critic loss 爆炸并阻碍战略提升。 。。。。。相比之下，，，，，，，LIFT 提供了更强的归纳偏置，，，，，，，在有限数据下体现更稳健。 。。。。。
图 7. 物理信息增强的天下模子消融实验
别的，，，，，，，作者也将统一预训练框架拓展到 Unitree G1 的全身跟踪类使命。 。。。。。
图 8. 全身跟踪的预训练效果
结语
若是把在真实天下的机械人上扩展强化学习当成一条通向通用人工智能的路径，，，，，，，那么要害不在于机械人某一次演示能跑多酷，，，，，，，而在于：我们能否把机械人的学习历程在真实天下闭环，，，，，，，即构建一个可一连、可扩展、自动化的学习系统。 。。。。。
目今的效果说明，，，，，，，用更可控的真实数据收罗，，，，，，，把高危害探索只管转移到天下模子里，，，，，，，是让强化学习在真实人形机械人上变得可行的一种偏向；； ；；； ；；；但要把它 “规模�； ；；； ；；；�，，，，，，，仍然有几类瓶颈需要被解决。 。。。。。
一是视察与状态预计。 。。。。。若是要害物理量（例如机械人基座高度、速率）仍依赖外部动捕或保存累积漂移，，，，，，，那么系统就很难脱离人工与园地约束，，，，，，，也难以在开放情形中恒久运行。 。。。。。
二是清静与重置机制。 。。。。。即便接纳确定性执行，，，，，，，依然有可能由于战略误差与建模误差导致战略失控。 。。。。。需要设计更自动化的清静保�； ；；； ；；；せ� —— 包括不确定性驱动的保�； ；；； ；；；ぁ⒒指凑铰�。 。。。。。
三是系统吞吐量。 。。。。。需要设计异步加拿大pc28开奖效果展望官网展望的数据收罗与强化学习训练系统，，，，，，，包管战略推理时也在举行一连学习。 。。。。。当这些要素逐步到位时，，，，，，，强化学习才华在真实天下施展主要作用。 。。。。。
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