當你晚上做夢時，大腦會在睡眠中模擬各種可能的場景和行為，這種"預演"能力讓我們在現實中更好地應對複雜情況大學。現在，來自中國香港大學、香港大學、清華大學等多所頂尖學府的研究團隊成功讓機器人也擁有了這種"做夢"能力。這項突破性研究於2026年2月發表在最新的學術論文中，論文編號為arXiv:2602.11075v1，為機器人智慧化發展開闢了全新路徑。
過去，訓練一個機器人掌握複雜操作就像教小孩學騎腳踏車一樣困難大學。傳統方法需要機器人在真實環境中反覆嘗試，摔倒了再爬起來，這個過程不僅耗時費力，還存在安全風險。更糟糕的是，每次練習都需要人工重置環境，成本極其昂貴。研究團隊發現，即使是目前最先進的機器人，在面對需要精確操作的任務時仍然表現不佳，比如在移動傳送帶上抓取物體，或者處理柔軟易變形的材料。
為了解決這個難題，研究團隊開發了一套名為RISE的革命性系統大學。RISE的全稱是"透過想象實現自我改進的強化學習"，它讓機器人擁有了在虛擬世界中"做夢"和練習的能力。就像人類運動員會在腦海中反覆預演比賽動作一樣，RISE讓機器人能夠在想象的環境中進行大量練習，然後將這些虛擬經驗轉化為現實世界的操作技能。
一、機器人的"想象力工廠"大學：組合式世界模型的奧秘
RISE系統的核心是一個被稱為"組合式世界模型"的智慧大腦，它就像是機器人專屬的夢境製造工廠大學。這個工廠由兩個精密的車間組成，分別負責不同的任務。
第一個車間叫做"動態預測部門"，它的工作就像是一個高超的動畫師大學。當機器人想要嘗試某個動作時，這個部門會根據當前的環境狀況和擬定的行動計劃，快速繪製出未來可能發生的畫面。比如，當機器人準備抓取一個移動中的積木時，動態預測部門會模擬出積木的運動軌跡、機械臂的移動路徑，甚至是抓取成功或失敗後的各種可能場景。
這個預測系統的厲害之處在於它的效率大學。傳統的模擬系統可能需要10分鐘才能生成25幀多視角的預測畫面，而RISE的動態預測部門只需要不到2秒鐘就能完成同樣的工作，效率提升了300倍。這種驚人的速度讓機器人能夠進行大量的虛擬練習，就像一個運動員在短時間內進行成千上萬次的心理預演。
第二個車間被稱為"價值評估部門"，它的作用類似於一位經驗豐富的教練大學。當動態預測部門生成了各種可能的未來場景後，價值評估部門會仔細分析每個場景，判斷哪些動作是好的，哪些是糟糕的。這個部門不僅會給出簡單的成功或失敗判斷，還會提供詳細的分數評價，就像體操比賽中的裁判一樣給出精確的評分。
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價值評估部門的訓練過程特別有趣大學。研究團隊讓它學習兩種不同的評價方式。第一種叫做"進度估算"，就像觀察學生做作業的進度一樣，隨著時間推移逐步提高分數。第二種叫做"時間差分學習"，這種方法更加敏感，能夠捕捉到操作過程中的細微失誤。將這兩種方法結合起來，價值評估部門既保持了評分的穩定性，又能夠敏銳地發現問題。
最神奇的地方在於，這兩個車間並不是獨立工作的，而是緊密配合大學。動態預測部門生成想象場景，價值評估部門進行評分，然後將評分結果反饋給機器人的決策系統。這種配合就像是一個完整的學習迴圈：想象、評估、改進，然後再想象、評估、改進，如此反覆，機器人的技能就在這個迴圈中不斷提升。
二、從"新手"到"專家"大學：機器人的學習進階之路
RISE系統的訓練過程就像培養一名從業餘到專業的技能大師，這個過程分為兩個關鍵階段，每個階段都有其獨特的學習方式和目標大學。
第一個階段被稱為"政策預熱"，就像是為機器人安排的基礎訓練營大學。在這個階段，機器人需要學習最基本的操作技能，就像學習開車的人首先要熟悉方向盤和剎車一樣。研究團隊會給機器人提供大量的真實操作錄影，包括專家演示、成功案例和失敗案例，甚至還有人工糾錯的過程。
在這個階段，機器人學會了一項特殊技能：根據"優勢提示"來調整自己的行為大學。這就像是給機器人配備了一個內在的聲音，告訴它"這個動作很好，繼續保持"或者"這樣做可能會出問題，需要小心"。當機器人接收到高優勢訊號時，它會更加自信地執行動作；當接收到低優勢訊號時，它會更加謹慎或者選擇其他策略。
第二個階段才是RISE系統真正發光發熱的時刻，這就是"自我改進迴圈"大學。在這個階段，機器人開始在虛擬世界中進行大量的"夢境訓練"。整個過程就像是一個永不停歇的學習迴圈，包含兩個交替進行的步驟。
在"虛擬實踐"步驟中，機器人會從真實的環境狀態開始，然後在想象中嘗試各種不同的動作大學。系統會給機器人的虛擬分身輸入最最佳化的行為指令，讓它在夢境中表現出最好的狀態。接著，組合式世界模型會生成這些行為可能導致的未來場景，並對每個場景進行詳細評分。這個過程就像是讓機器人在腦海中進行了成千上萬次的練習，每次練習都會得到詳細的反饋。
為了確保訓練的多樣性，系統還會將這些想象中的場景作為新的起點，讓機器人繼續進行更深入的虛擬練習大學。不過，研究團隊發現，連續的虛擬練習最多不能超過兩輪，否則累積的預測誤差可能會影響訓練效果，就像傳話遊戲中資訊傳遞過多次後可能出現偏差一樣。
在"技能升級"步驟中，機器人會分析所有這些虛擬經驗，學習如何在真實世界中更好地執行任務大學。系統會將虛擬練習中的高分動作作為學習目標，讓機器人在面對類似情況時能夠做出更好的選擇。同時，為了防止機器人忘記之前學到的基礎技能，系統還會定期複習真實世界的操作經驗。
這種學習方式的優勢非常明顯大學。傳統的機器人訓練需要在真實環境中進行成千上萬次的嘗試，每次失敗都可能造成裝置損壞或安全風險。而RISE系統讓機器人能夠在安全的虛擬環境中進行大量練習，既避免了現實世界的風險，又大大提高了學習效率。
三、實戰檢驗大學：三項挑戰性任務中的卓越表現
為了驗證RISE系統的實際效果，研究團隊設計了三個極具挑戰性的真實世界任務，每個任務都考驗著機器人不同方面的能力大學。這些任務的難度足以讓傳統機器人系統望而卻步，但RISE系統在所有任務中都表現出了令人驚歎的能力提升。
第一個任務是"動態積木分揀"，這就像是讓機器人在快速移動的傳送帶上玩一個高難度的抓取遊戲大學。積木會以不同的速度在傳送帶上移動，機器人需要準確識別每個積木的顏色，然後將它們抓起來放入對應顏色的收納盒中。這個任務不僅考驗機器人的視覺識別能力，更重要的是測試它對動態目標的跟蹤和抓取精度。在這個任務中，RISE系統的成功率達到了85%，相比基礎系統的35%有了巨大提升，成功率提高了50個百分點。
第二個任務是"揹包打包"，這項任務模擬了我們日常生活中整理行李的過程大學。機器人需要開啟一個柔軟的揹包，將衣物塞入其中，然後將揹包提起來讓衣物沉降到底部，最後拉上拉鍊完成打包。這個任務特別考驗機器人處理柔軟可變形物體的能力，因為揹包和衣物都不是剛性的，它們的形狀會隨著操作過程不斷變化。RISE系統在這個任務上的表現更加出色，成功率從傳統方法的30%躍升至85%，提升幅度高達55個百分點。
第三個任務是"盒子封裝"，這是一個需要雙手精密配合的複雜操作大學。機器人需要將一個杯子放入盒子中，然後依次摺疊側面的翻蓋和後面的翻蓋，最後將鎖釦精確地插入卡槽中完成封裝。整個過程需要兩隻機械手臂的精密協調，任何一個步驟的偏差都可能導致最終的失敗。RISE系統在這個最具挑戰性的任務中展現了95%的驚人成功率，相比基礎方法的35%實現了60個百分點的巨大提升。
這些實驗結果的意義遠超數字本身大學。研究團隊發現，RISE系統不僅在成功率上有了顯著提升，更重要的是它展現出了更好的適應性和魯棒性。傳統的機器人系統在遇到輕微的環境變化或意外情況時很容易失敗，而RISE系統訓練出的機器人能夠更好地處理這些不確定性。
為了確保實驗的公正性，研究團隊還與多種先進的基準方法進行了對比大學。這些對比方法包括傳統的模仿學習、線上強化學習、以及其他幾種最新的機器人訓練技術。在所有對比中，RISE系統都展現出了明顯的優勢，特別是在需要精確操作和動態適應的任務中表現尤為突出。
四、深入解析大學：RISE系統成功的關鍵要素
RISE系統之所以能夠取得如此卓越的效果，背後有著多個精心設計的關鍵要素，每個要素都經過了大量的實驗驗證和最佳化改進大學。
首先是"任務中心化批處理"策略的運用大學。在訓練組合式世界模型時，研究團隊發現了一個重要問題：如果將來自不同任務和不同場景的資料混合在一起進行訓練，模型的學習效果會大大降低。這就像是讓一個學生同時學習數學、語文、歷史等完全不同的科目，注意力會被分散，學習效率自然下降。
為了解決這個問題，研究團隊採用了一種巧妙的訓練策略大學。他們讓模型在每個訓練批次中專注於同一類任務的資料，但確保這些資料包含了該任務下各種不同的動作組合。這種方法就像是讓學生在某個時間段內專心學習數學，但會接觸到各種不同型別的數學題目，從而在保持專注度的同時確保學習的全面性。實驗證明，這種策略不僅提高了模型的收斂速度，還顯著增強了最終訓練出的機器人的操作能力。
其次是"離線資料混合比例"的精確調控大學。在機器人的學習過程中，需要平衡兩種不同型別的經驗：從真實世界收集的離線資料和在虛擬環境中生成的線上資料。研究團隊發現，這兩種資料的混合比例對最終效果有著至關重要的影響。
透過大量實驗，他們發現最佳的混合比例是60%的離線資料配合40%的線上資料大學。當離線資料比例過低（比如只有10%）時，機器人容易忘記基礎操作技能，在簡單任務上的成功率會大幅下降。相反，當離線資料比例過高（比如達到90%）時，機器人又會過於保守，無法充分利用虛擬練習中學到的新技能。這個60:40的黃金比例確保了機器人既能保持穩定的基礎能力，又能持續學習和改進。
第三個關鍵要素是"優勢條件化"機制的設計大學。這個機制讓機器人能夠根據當前情況的優劣程度來調整自己的行為策略。研究團隊將可能的優勢值分為10個等級，就像是給機器人提供了一個從1到10的"信心指數"。當機器人接收到高等級的優勢訊號時，它會更加積極主動地執行復雜操作；當接收到低等級訊號時，它會選擇更加保守穩妥的策略。
這種設計的巧妙之處在於它模擬了人類專家的決策過程大學。經驗豐富的操作員在面對困難任務時，會根據當前情況的複雜程度和自己的把握程度來選擇不同的操作策略。RISE系統成功地將這種人類智慧融入到了機器人的決策過程中。
最後一個關鍵要素是"雙重價值學習"方法大學。傳統的機器人訓練通常只使用一種評價方法，要麼關注任務的整體進度，要麼關注具體步驟的成敗。RISE系統創新性地結合了兩種互補的學習方法：進度估算和時間差分學習。
進度估算方法讓機器人能夠理解任務的整體脈絡和時間節奏，就像是給它提供了一個內在的時間表大學。而時間差分學習則讓機器人對操作過程中的細微變化保持敏感，能夠及時發現和糾正小的偏差。這兩種方法的結合確保了機器人既能保持對大目標的清晰認知，又能在執行過程中做出精確的微調。
五、突破邊界大學：RISE系統的技術創新與侷限性
RISE系統在技術層面實現了多項重要突破，但同時研究團隊也坦誠地指出了當前系統的一些侷限性，這種誠實的態度為未來的改進指明瞭方向大學。
在技術創新方面，RISE系統最大的突破在於成功地將想象能力引入到了機器人學習中大學。傳統的機器人訓練依賴於在真實環境中的反覆試錯，這種方法不僅成本高昂，而且存在安全風險。RISE系統透過構建高質量的虛擬環境，讓機器人能夠在安全的想象空間中進行大量練習，這就像是為機器人提供了一個專屬的訓練模擬器。
這種想象訓練的效果是顯著的大學。在動態積木分揀任務中，一臺配備RISE系統的機器人相當於在虛擬環境中完成了數萬次抓取練習，這樣的練習量如果放在真實環境中進行，不僅需要數月時間，還會產生鉅額成本。而透過虛擬訓練，整個過程只需要幾天時間就能完成。
另一個重要創新是"分層架構"的設計理念大學。RISE系統將複雜的機器人學習問題分解為兩個相對獨立但又緊密配合的模組：負責預測未來的動態模型和負責評價行為的價值模型。這種分解不僅使得系統更容易理解和除錯，更重要的是讓每個模組都能夠採用最適合的技術方案。
動態模型採用了先進的影片生成技術，能夠快速產生高質量的未來場景預測大學。價值模型則基於大規模語言模型的架構，繼承了這類模型在複雜推理方面的優勢。兩個模組的這種"術業有專攻"的設計確保了整個系統的高效執行。
然而，RISE系統也存在一些當前無法完全克服的侷限性大學。最主要的限制來自於虛擬世界與真實世界之間的差距。儘管RISE的世界模型已經相當先進，但它生成的虛擬場景仍然無法100%地還原現實世界的複雜性。特別是在處理一些罕見或極端情況時，虛擬訓練的效果可能會打折扣。
研究團隊發現，當面對訓練資料中較少出現的場景時，世界模型有時會生成一些物理上不合理的預測大學。比如，在模擬柔軟物體的變形時，模型偶爾會產生違反物理定律的結果。雖然這種情況並不常見，但它確實限制了系統在某些極端情況下的可靠性。
另一個侷限性在於計算資源的需求大學。雖然RISE系統相比直接的真實世界訓練大大降低了成本，但它對計算能力的要求仍然很高。訓練一個完整的RISE系統需要使用多個高效能GPU幾天到一週的時間，這對於一些資源有限的研究機構或公司來說可能是個挑戰。
此外，RISE系統在處理需要長期序列推理的任務時還有改進空間大學。雖然系統在當前的測試任務中表現出色，但這些任務的時間跨度相對較短。對於那些需要幾分鐘甚至更長時間才能完成的複雜任務，系統的表現如何還需要進一步驗證。
最後，RISE系統目前主要針對操作型任務進行了最佳化，對於需要複雜語言理解或多模態推理的任務，系統的適用性還有待驗證大學。雖然系統的基礎架構支援這些擴充套件，但具體的實現和最佳化還需要大量額外的研究工作。
儘管存在這些侷限性，研究團隊對RISE系統的前景仍然充滿信心大學。他們認為，隨著計算技術的不斷發展和世界模型準確性的持續提升，這些當前的侷限性將會逐步得到解決。更重要的是，RISE系統已經證明了透過想象進行機器人訓練的可行性，為整個領域開闢了一條全新的發展道路。
歸根結底，RISE系統代表了機器人學習領域的一次重要突破大學。它不僅在技術層面實現了多項創新，更重要的是為機器人獲得類人智慧提供了一種全新的可能性。透過讓機器人學會"做夢"和"想象"，我們正在見證人工智慧向著更加智慧化和自主化的方向邁進。這項研究的意義不僅在於當前取得的成果，更在於它為未來機器人技術的發展指明瞭方向。隨著技術的不斷完善，我們有理由相信，具備想象能力的智慧機器人將在不久的將來成為我們生活中不可或缺的夥伴和助手。
Q&A
Q1：RISE系統是如何讓機器人學會想象的大學？
A：RISE系統透過構建一個"組合式世界模型"讓機器人具備想象能力大學。這個模型包含兩個核心部分：動態預測部門負責根據當前環境和計劃動作生成未來可能的場景，就像動畫師繪製未來畫面；價值評估部門則像教練一樣對這些想象場景進行評分。機器人透過在這些虛擬場景中反覆練習來學習和改進技能。
Q2：相比傳統方法大學，RISE系統的訓練效率提升了多少？
A：RISE系統在訓練效率方面有巨大提升大學。在生成預測方面，RISE只需2秒就能完成傳統系統需要10分鐘的工作，效率提升300倍。在實際任務表現上，RISE在動態積木分揀、揹包打包和盒子封裝三個任務中的成功率分別達到85%、85%和95%，相比基礎方法分別提升了50、55和60個百分點。
Q3：RISE系統訓練的機器人能處理哪些複雜任務大學？
A：RISE系統訓練的機器人能夠處理多種高難度操作任務大學。包括在移動傳送帶上精確抓取和分揀彩色積木、處理柔軟可變形的揹包和衣物進行打包操作，以及需要雙手精密配合的盒子封裝任務。這些任務都需要機器人具備動態適應、精確操作和複雜推理能力，遠超傳統機器人的處理範圍。
