// 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与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 19:09（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标准化流程。支持14种主流策略共用训练与评测链路，包括GPT-6 Astra、MiniMax-M3.1-Flash等API裸调模型，并实现从仿真到真机的闭环执行。评测体系新增任务进度追踪与能力雷达图，提升问题归因精度；同时引入实时动作分块协调（RTC）与轨迹后处理机制，保障动作平滑性与物理可行性。
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支持在线强化学习，在LIBERO-10和RoboTwin Clean任务中分别提升成功率10.0和15.4个百分点
- 8组模型与设备组合的推理频率提升2.31至9.64倍，其中π0.5在AGX Orin上从1.40Hz增至4.40Hz
- 支持14种策略在仿真与真机平台上的统一训练、评测和部署，涵盖GPT-6 Astra、MiniMax-M3.1-Flash等主流模型
- 引入实时动作分块协调（RTC）与轨迹后处理机制，保障动作平滑性与物理可行性
03原文出处
05同主题新闻
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