示例库#

本节展示了 RLinf 目前支持的示例集合, 展示该框架如何应用于不同场景,并演示其在实际中的高效性。示例库会随着时间不断扩展,涵盖新的场景和任务,以展示 RLinf 的多样性和可扩展性。

具身智能是 RLinf 的核心方向。具身示例被拆分为以下五个入口,便于按你的实际起点快速定位:

模拟器

以模拟器 / 基准为出发点 —— LIBERO、ManiSkill、RoboTwin、IsaacLab 等。

基于模拟器的具身强化学习
真机

在真实机器人硬件上运行 —— Franka 系列,以及 GimArm、XSquare Turtle2、DOS-W1。

真实机器人强化学习
模型

对某个模型家族做 RL 微调 —— π₀、GR00T、Lingbot-VLA、OpenSora、Wan 等。

具身模型强化学习
SFT

用于产出 RL 冷启动检查点的监督微调(SFT)配方。

VLA / WAM 模型监督微调
算法

以训练算法为主线 —— DAgger、RECAP、DSRL、IQL 离线 RL、仿真-真机协同训练、MLP / SAC-Flow。

具身智能算法

具身之外:

智能体

数学推理与智能体 AI 工作流,涵盖单智能体与多智能体设置。

智能体场景
系统

计算资源的灵活与动态调度,并将任务分配到最合适的硬件设备。

系统级优化