TAG:分布式系统
智元SOP突破机器人训练瓶颈 VLA模型实现分布式在线后训练
智元机器人提出的SOP系统是一种可扩展在线后训练框架，旨在解决VLA模型在真实世界部署中面临的挑战。该系统通过闭环的Actor-Learner架构，利用异构机器人集群持续采集交互数据，实现云端集中优化和分钟级参数同步，从而在保持模型通用性的同时提升任务执行熟练度。研究表明，SOP能显著提升VLA模型性能，且效率随机器人规模扩大而线性增长。
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智元发布机器人部署新规 加速规模化智能运行
智元具身研究中心发布SOP（Scalable Online Post-training）系统，旨在解决机器人在真实世界规模化部署与智能化运行的挑战。该系统通过分布式在线后训练框架，实现多机器人并行探索、云端集中更新与即时参数同步，显著提升任务成功率和泛化能力，使机器人集群能在复杂环境中持续进化。
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