靈初智能公司近期震撼發(fā)布了其創(chuàng)新之作——Psi R0，這是一款基于強化學習（RL）技術(shù)的端到端具身模型，專為雙靈巧手協(xié)同操作設(shè)計。Psi R0的出現(xiàn)，標志著在復雜任務執(zhí)行與智能體推理能力方面取得了重大突破。

這款模型最引人注目的特點之一，是其能夠?qū)⒍鄠€技能無縫串聯(lián)，通過混訓形成具有卓越推理能力的智能體，從而成功閉環(huán)完成長程靈巧操作任務。更令人驚嘆的是，Psi R0在跨物品、跨場景的應用中，展現(xiàn)出了驚人的泛化能力。

以電商場景的實際應用為例，Psi R0憑借其雙靈巧手的精湛技藝，能夠流暢地完成從抓取商品、掃碼記錄，到放置物品、塑料袋打結(jié)等一系列繁瑣操作。這一成就，不僅意味著Psi R0能夠在實際工作環(huán)境中替代一個完整的工位，更代表著業(yè)界在通過RL訓練實現(xiàn)長程靈巧操作任務方面邁出了歷史性的一步。

靈初智能公司透露，Psi R0模型是通過海量的仿真數(shù)據(jù)訓練而成，這些數(shù)據(jù)被用來塑造出具備雙手操作能力的智能體。公司還采用了獨特的雙向訓練框架，將多個技能巧妙串聯(lián)，使得Psi R0在開放環(huán)境中能夠率先完成長程任務，并且具備強大的泛化能力和魯棒性。

在技能訓練框架的設(shè)計上，靈初智能公司摒棄了傳統(tǒng)的獎勵函數(shù)設(shè)計，而是從物體時空軌跡中抽象出關(guān)鍵信息，構(gòu)建出通用目標函數(shù)。這一創(chuàng)新，極大地解決了獎勵函數(shù)設(shè)計復雜且困難的問題。在后訓練階段，公司還通過引入少量高質(zhì)量的真機數(shù)據(jù)，對模型進行了進一步的對齊和優(yōu)化，從而顯著提升了長程任務的成功率。

雙向訓練框架中的其他組成部分同樣功不可沒。它們能夠微調(diào)技能，提高技能串聯(lián)的成功率和泛化性，并賦予Psi R0模型自主切換技能的能力。這意味著，在面對操作失敗時，Psi R0能夠迅速調(diào)整策略，確保任務的高成功率執(zhí)行。這一特性，無疑為Psi R0在實際應用中的穩(wěn)定性和可靠性提供了有力保障。