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今天的主题是：

Robot-R1: Reinforcement Learning for Enhanced Embodied Reasoning in Robotics

Summary

该论文介绍了 ROBOT-R1 框架，这是一种利用 强化学习 来增强大型视觉语言模型 (LVLMs) 在机器人控制中 具身推理 能力的新方法。与传统的 监督微调 (SFT) 方法不同，ROBOT-R1 通过将机器人控制任务重新定义为 多项选择问答 (MCQA) 问题来优化推理过程，这有助于更准确地预测关键点状态和原始运动。研究人员还引入了 ROBOT-R1 基准 来评估这些具身推理能力，结果显示，即使是参数量较小的 ROBOT-R1 模型，在处理低级别动作控制的推理任务时也优于 GPT-4o 等商业模型。此外，ROBOT-R1 训练出的模型在其他具身基准测试中也表现出显著的性能提升，表明其学习到的推理能力具有更好的 泛化性。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2506.00070