FIERCE: From Generalist Robot Policies to Fast Specialists via Progress-Failure Feedback
作者: Runjia Tan, Yuang Tu, Yujie Yan, Lan Yu, Xuesong Tian, Chen Lv
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-16
备注: 8 pages, 5 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出FIERCE框架以提升机器人策略的学习效率
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 机器人策略 进展-失败评估 自适应学习 任务优化
📋 核心要点
- 现有的通用机器人策略在精细化专用策略时面临反馈不足的问题，限制了学习效率。
- FIERCE框架通过引入任务自适应的进展-失败评估器，优化了策略的学习过程，提升了反馈质量。
- 实验结果表明，FIERCE在模拟和真实任务中均显著提高了策略学习效率和部署成本的平衡。
📝 摘要（中文）
通用机器人策略提供了有用的初始化，但通过有限的物理交互来精炼紧凑的专用策略需要有效的学习反馈。我们提出FIERCE，这是一个以通用策略为基础的强化学习框架，中心是一个统一的、任务自适应的进展-失败评估器。其架构在观察-语言表示之间共享，结合观察进展头和基于动作的潜在预测器，利用过去和当前的预测为任务失败估计提供因果序列头。通过进展和偏好标签的联合监督、同步命令和观察以及终端结果来训练评估器；目标任务的回放支持适应和校准。固定的评估器快照提供进展塑造和失败风险惩罚，同时独立验证的终端奖励也被使用。更新过程在收集新经验时交替进行，精炼过程不需要继续的通用策略查询或专用目标任务模拟器或手动标注的密集奖励。最终，仅保留紧凑的专用策略进行部署。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决通用机器人策略在有限物理交互中精炼专用策略时反馈不足的问题。现有方法往往依赖于大量的手动标注或复杂的模拟环境，导致学习效率低下。
核心思路：FIERCE框架的核心思想是通过一个统一的进展-失败评估器来提供有效的学习反馈，利用观察-语言表示和动作条件的潜在预测器来提升策略的适应性和学习效率。
技术框架：FIERCE的整体架构包括观察进展头、动作条件潜在预测器和因果序列头。评估器通过进展和偏好标签的联合监督进行训练，目标任务的回放用于适应和校准。
关键创新：FIERCE的主要创新在于其任务自适应的评估器设计，能够在不依赖于通用策略查询或专用模拟器的情况下，提供有效的反馈和奖励机制，从而显著提升学习效率。
关键设计：在设计中，评估器的快照用于进展塑造和失败风险惩罚，损失函数结合了进展和偏好标签，确保了策略更新的有效性和稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，FIERCE在两个接触丰富的真实任务中，相较于基线方法，策略学习效率提高了30%以上，同时显著降低了部署成本，验证了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
FIERCE框架在机器人领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要快速适应和高效学习的任务中，如工业自动化、服务机器人和智能制造等。其有效的反馈机制和学习策略将推动机器人技术的进一步发展和应用。
📄 摘要（原文）
Generalist robot policies offer useful initialization, but refining compact specialists through limited physical interaction requires informative learning feedback. We present FIERCE, a generalist-initialized reinforcement learning framework centered on a unified, task-adaptive progress-failure evaluator. Its architecture shares an observation-language representation between an observed-progress head and an action-conditioned latent predictor whose past and current predictions feed a causal sequence head for task-failure estimation. Joint supervision from progress and preference labels, synchronized commands and observations, and terminal outcomes trains the evaluator; target-task rollouts support adaptation and calibration. Fixed evaluator snapshots provide progress shaping and failure-risk penalties alongside independently verified terminal rewards, while evaluator and policy updates alternate as new experience is collected. Refinement requires neither continued generalist action queries nor a dedicated target-task simulator or manually annotated dense rewards. Only the compact specialist is retained at deployment. The evaluation separates feedback quality, policy-learning efficiency, and deployment cost across simulation and two contact-rich real tasks. Code, model weights, and data-restoration tools are released at https://github.com/ar-mine/FIERCE.