// AI 新闻 · 2026-10-28 · 量子位
逐际动力发布FluxVLA Engine V2技术报告
逐际动力于近期更新其开源工程底座FluxVLA Engine的第二版技术报告。该版本新增在线强化学习后训练实验,扩展了在RoboCasa GR-1、RoboTwin、RoboDojo等仿真环境及ALOHA、Franka、LimX Oli等真实硬件平台上的评测与部署能力。报告显示,在LIBERO-10和RoboTwin Clean任务中,SmolVLA模型成功率分别提升10.0和15.4个百分点,推理频率在多组模型与设备组合中提升2.31至9.64倍,其中π0.5在AGX Orin上从1.40Hz提升至4.40Hz。
原文发布 2026-10-28 18:32(北京时间)来源 量子位自动整理 · 已核对原文
01摘要
平台通过统一配置、系统优化、实验可复现和部署解耦四项工程原则构建底层架构。数据标准化处理支持多源轨迹融合,模型支持Qwen-VL、GR00T、π系列等主流架构,14种策略在LIBERO上平均成功率超95%。在线强化学习与细粒度评测机制提升模型适应性与问题归因能力,RTC与轨迹后处理确保真机动作平滑,实现从仿真到真实硬件的闭环部署。
由开源模型根据原文自动整理,经数字/专名逐项核对(必须在原文中出现),以原文为准。
02要点
- FluxVLA Engine V2新增在线强化学习功能,在LIBERO-10和RoboTwin Clean任务中分别提升模型成功率10.0和15.4个百分点
- 在8组模型与设备组合中,推理频率提升2.31至9.64倍,如π0.5在AGX Orin上从1.40Hz增至4.40Hz
- 支持14种主流策略在RoboCasa、RoboTwin等仿真环境及ALOHA、Franka、LimX Oli等真机平台的全链路部署
- 引入实时动作分块协调(RTC)与轨迹后处理,保障动作平滑性,提升真机执行稳定性
03原文出处
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