AgenticRoboRL后训练提升机器人规划
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AgenticRoboRL后训练提升机器人规划
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AI 综述
AgenticRoboRL研究团队将编码智能体的后训练方法迁移到机器人规划器，通过监督微调（SFT）和多轮强化学习训练Qwen 3.5 9B模型。在LIBERO-PRO任务中，该模型不使用记忆的成功率达到71.0%，较训练前的18.1%提高52.9个百分点，并与使用记忆的Claude Code、Codex等闭源模型进行了同场比较。
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最新进展10月22日 11:17
AgenticRoboRL 将编码 Agent 后训练方法用于机器人规划，Qwen 3.5 9B 无记忆成功率达 71.0%报道时间线
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10月22日
- AGI HuntAgenticRoboRL 将编码 Agent 后训练方法用于机器人规划，Qwen 3.5 9B 无记忆成功率达 71.0%
AgenticRoboRL 将编码 Agent 的后训练方法迁移至机器人规划器，通过 SFT 和多轮强化学习提升多 harness 交互中的任务成功率。在 LIBERO-PRO 上，Qwen 3.5 9B 无记忆成功率达 71.0%，较未训练时的 18.1% 提升 52.9 个百分点，并与带记忆的 Claude Code、Codex 等闭源模型同场对比。
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