EBT-Policy: Energy Unlocks Emergent Physical Reasoning Capabilities

📄 arXiv: 2510.27545v1 📥 PDF

作者: Travis Davies, Yiqi Huang, Alexi Gladstone, Yunxin Liu, Xiang Chen, Heng Ji, Huxian Liu, Luhui Hu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-31

备注: 9 pages, 6 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出EBT-Policy，利用能量模型提升机器人物理推理能力，实现更鲁棒的策略学习。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人策略学习 能量模型 Transformer 物理推理 行为克隆

📋 核心要点

  1. 现有基于扩散模型的策略学习方法存在计算成本高、暴露偏差和推理不稳定的问题，限制了其在机器人领域的应用。
  2. EBT-Policy利用能量模型学习能量场，结合Transformer架构，实现更高效、鲁棒的策略学习，并减少了对大量训练数据的依赖。
  3. 实验结果表明，EBT-Policy在模拟和真实机器人任务中均优于扩散模型，且推理速度更快，并展现出零样本恢复等新兴能力。

📝 摘要（中文）

基于生成模型的隐式策略，如Diffusion Policy，已成为机器人策略学习和视觉-语言-动作(VLA)模型的标准。然而，这些方法通常面临计算成本高、暴露偏差和不稳定的推理动态等问题，导致在分布偏移下出现发散。能量模型(EBMs)通过端到端学习能量场和建模平衡动力学来解决这些问题，从而提高鲁棒性并减少暴露偏差。然而，由EBM参数化的策略在扩展性方面一直存在困难。能量Transformer(EBTs)的最新研究表明EBM可以扩展到高维空间，但它们在解决物理具身模型中的核心挑战方面的潜力仍未得到充分探索。我们引入了一种新的基于能量的架构EBT-Policy，它解决了机器人和真实环境中的核心问题。在模拟和真实世界的任务中，EBT-Policy始终优于基于扩散的策略，同时需要更少的训练和推理计算。值得注意的是，在某些任务中，它仅需两个推理步骤即可收敛，与Diffusion Policy的100步相比减少了50倍。此外，EBT-Policy展现了先前模型中未见的新兴能力，例如仅使用行为克隆即可从失败的动作序列中零样本恢复，而无需显式的重试训练。通过利用其标量能量进行不确定性感知推理和动态计算分配，EBT-Policy为分布偏移下鲁棒、可泛化的机器人行为提供了一条有希望的途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人策略学习中，现有基于扩散模型的策略（如Diffusion Policy）存在的计算成本高昂、暴露偏差以及推理过程不稳定等问题。这些问题导致模型在面对分布偏移时容易发散，限制了其在真实世界机器人任务中的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用能量模型（Energy-Based Models, EBMs）来参数化策略。EBMs通过学习一个能量函数来描述状态和动作之间的关系，从而避免了显式地建模策略分布。这种方法能够更好地处理不确定性，并减少暴露偏差。同时，结合Transformer架构，提升EBM在高维空间中的扩展性。

技术框架：EBT-Policy的整体架构基于能量Transformer（EBT），它将状态和动作序列编码为能量值。模型包含以下主要模块：1) 状态和动作嵌入层：将输入的状态和动作转换为高维向量表示。2) Transformer编码器：利用Transformer的自注意力机制学习状态和动作之间的关系。3) 能量预测器：基于Transformer的输出预测能量值。4) 推理过程：通过最小化能量函数来生成动作序列。

关键创新：EBT-Policy的关键创新在于将能量模型与Transformer架构相结合，并将其应用于机器人策略学习。与传统的基于扩散模型的策略相比，EBT-Policy具有以下优势：1) 更高的计算效率：EBT-Policy通常只需要更少的推理步骤即可收敛。2) 更强的鲁棒性：EBT-Policy对分布偏移具有更强的鲁棒性。3) 新兴能力：EBT-Policy展现出零样本恢复等新兴能力。

关键设计：EBT-Policy的关键设计包括：1) 能量函数的选择：论文可能采用了特定的能量函数形式，例如高斯能量函数。2) 损失函数的设计：论文可能采用了对比散度等损失函数来训练能量模型。3) Transformer架构的配置：论文可能对Transformer的层数、注意力头数等参数进行了优化。4) 推理算法：论文可能采用了基于梯度下降的推理算法来最小化能量函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EBT-Policy在模拟和真实世界的机器人任务中均取得了显著的性能提升。在某些任务中，EBT-Policy仅需2个推理步骤即可收敛，相比Diffusion Policy的100步，推理速度提升了50倍。此外，EBT-Policy还展现出零样本恢复能力，能够在没有显式重试训练的情况下，从失败的动作序列中恢复。

🎯 应用场景

EBT-Policy在机器人自主导航、物体操作、装配等领域具有广泛的应用前景。该方法能够提升机器人在复杂、动态环境中的适应性和鲁棒性，降低对大量训练数据的依赖，并有望实现更智能、更可靠的机器人行为。此外，该研究对于开发更通用的机器人学习算法具有重要的理论价值。

📄 摘要（原文）

Implicit policies parameterized by generative models, such as Diffusion Policy, have become the standard for policy learning and Vision-Language-Action (VLA) models in robotics. However, these approaches often suffer from high computational cost, exposure bias, and unstable inference dynamics, which lead to divergence under distribution shifts. Energy-Based Models (EBMs) address these issues by learning energy landscapes end-to-end and modeling equilibrium dynamics, offering improved robustness and reduced exposure bias. Yet, policies parameterized by EBMs have historically struggled to scale effectively. Recent work on Energy-Based Transformers (EBTs) demonstrates the scalability of EBMs to high-dimensional spaces, but their potential for solving core challenges in physically embodied models remains underexplored. We introduce a new energy-based architecture, EBT-Policy, that solves core issues in robotic and real-world settings. Across simulated and real-world tasks, EBT-Policy consistently outperforms diffusion-based policies, while requiring less training and inference computation. Remarkably, on some tasks it converges within just two inference steps, a 50x reduction compared to Diffusion Policy's 100. Moreover, EBT-Policy exhibits emergent capabilities not seen in prior models, such as zero-shot recovery from failed action sequences using only behavior cloning and without explicit retry training. By leveraging its scalar energy for uncertainty-aware inference and dynamic compute allocation, EBT-Policy offers a promising path toward robust, generalizable robot behavior under distribution shifts.