| jjybzxw |
2025-04-28 11:43 |
灵初智能发布的分层端到端VLA+强化学习算法模型Psi-R1，展示了机器人在复杂环境中进行自主推理和决策的能力，尤其是在麻将这一具有挑战性的场景中。以下是对机器人学会打麻将难点的分析：
1. 理解规则：机器人需要理解麻将的复杂规则，并确保其行为符合游戏规则。这要求机器人具备一定的逻辑推理和规则学习的能力。
2. 动态策略生成：机器人需要根据手牌状态、牌局演变以及对手行为来制定合理的策略，决定出牌、吃碰杠等操作。这涉及大量的人机交互、机机交互等动作，对机器人的决策能力提出了挑战。
3. 灵巧精细操作：机器人操作需要完成毫米级精度的抓牌、出牌、理牌等灵巧精细动作，这对机器人的长程任务规划、灵巧操作能力提出了巨大挑战。
4. 触觉-视觉模态对齐：机器人灵巧手需要攻克触觉-视觉模态对齐难题，实现100%准确翻起麻将牌。这对机器人的感知和控制能力提出了高要求。
5. 构建牌局状态机：机器人能够根据牌友的出牌，构建牌局状态机，自主构建碰、杠等策略链，并丝滑地完成碰杠动作。这要求机器人具备实时分析和响应牌局变化的能力。
6. 长程规划：机器人能够记得所有人打过的所有牌，并根据牌桌状况动态规划要打的牌。这需要机器人具备长程记忆和规划的能力。
7. 多机配合：两台机器人甚至还会相互配合，不仅仅信息共享，互相"看牌"，还能多机配合递牌，提升胜率。这要求机器人具备协同合作的能力。
灵初智能的R1模型通过快慢脑协同工作，实现了视觉-语言-动作多模态协同的CoAT思维链，成功验证了VLA Test-Time Scaling。快脑S1专注于操作，慢脑S2专注于推理规划，两者通过Action Tokenizer隐式连接，端到端训练，协同完成长程任务的灵巧操作。
R1模型的应用场景广泛，包括泛工业、零售物流以及家庭服务与协作等。灵初智能已与多个行业的龙头企业展开合作，梯次布局高价值商业化场景，从泛工业向泛零售物流，再最终迈向家庭应用。这表明R1模型具有巨大的商业潜力和应用前景。
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