专家喂饭时代终结！机器人自悟新招，200步刷新纪录

哈喽大家好，今天老张带大家聊聊机器人的逆袭！以前练活靠专家喂饭还烧钱，SRPO框架一来，200步就把成功率从48.9%飙到99.2%，太顶了！

喂饭式学习该翻篇了

谁能想到？机器人现在比学生还会“复盘错题”，200步强化学习练下来，任务成功率直接从48.9%飙到99.2%。这波操作看得我目瞪口呆，这哪是AI进化，简直是开了外挂

要知道以前的机器人，那就是个“烧钱巨婴”。苏州精密制造车间见过真章：企业花20万请专家录示范视频，调了两周，机器人拧螺丝装外壳的成功率才80%。结果换个螺丝型号，它立马“失忆”，之前的钱全打了水漂。

这就是视觉语言动作（VLA）模型的通病——离了人类专家的“喂饭”就活不了。示范数据采集动辄几十万，还自带“示范偏差”，机器人再努力，性能也超不过教它的人。

有人说用强化学习啊，让机器人自己试错成长。可这招更坑，直接撞上“奖励稀疏”的墙。就像教孩子做题却不批对错，机器人反复失败也不知道问题在哪，计算成本花了一大堆，效率低到让人想砸机器。

我当时就寻思，不是机器人笨，是咱们训练逻辑错了。AI哪用靠人类给标准答案？自己的经验就是最好的老师。直到SRPO框架出来，才算把这局彻底盘活。

自我复盘式进化

SRPO的核心思路特简单：不找专家要答案，让机器人“向自己的成功学”。拆解开来就三招，每招都戳中老问题的命门。

第一招“存经验”：每次更新完操作方法，机器人就把所有轨迹存进“动态参考集”，像老师改卷子似的，清清楚楚分“成功案例”和“失败尝试”。别小看这步，以前的模型连对错都分不清，谈何进步？

第二招“炼精髓”：它把每条轨迹压缩成“潜在世界表征”，这玩意儿就是任务的“核心密码”，藏着物理世界的规律，不用人类额外标语言符号，换个场景用也照样顺手。比那些只会看表面、被光影干扰的像素级模型高级太多，人家是真“懂本质”。

第三招最关键，“算进步分”：先把成功轨迹的“密码”聚成“典型模板”，再算失败轨迹和模板的距离——离得越近进步越大，奖励就越高。这么一来，机器人能清晰感觉到自己的成长，再也不用瞎试错。

这逻辑听着接地气，效果却炸天。LIBERO基准测试里，它仅凭第三视角图像和语言指令，就把依赖腕部视角、3D输入的复杂模型全打败了，连要人工设计奖励的TGRPO方案都被甩在身后。

从实验室到车间

泛化能力更狠！在更难的LIBERO-Plus测试中，性能直接涨了167%。就算没练过泛化场景的题，光靠自己探索，也比靠大量示范训练的SFT模型强。

效率更是“卷王”级别。LIBERO长时序任务里，初始模型One-shotSFT成功率才17.3%，SRPO只用219步就提到98.6%。比同期的GRPO性能高15.3%，连练了15万步的full-shotSFT老模型都超了12.9%。

最牛的是它的“奖励眼光”。拿“马克杯放微波炉关门”和“收拾桌面”两个任务测试，SRPO的奖励曲线又平又稳，完全跟着实际进度走。反观像素级方法被视觉干扰骗，通用视觉模型奖励忽高忽低，跟瞎蒙没啥区别。

这能力落地价值简直没法算。养老服务里，机器人能自己学老人的习惯，不用换个服务对象就请专家调试；精密制造