研究提出CFM蒸馏方法提升多任务机器人操作策略效率
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针对机器人多任务操作策略学习，单独为每项任务训练模型计算成本高昂，而直接合并数据集训练会导致性能下降或需扩大模型容量。该研究提出将单任务CFM专家的速度场知识蒸馏至共享多任务策略中，并结合原始CFM目标以保持对示范数据的保真度。在RLBench上的实验表明，该方法在固定模型尺寸下，提升了多任务策略性能，优于直接合并训练。
全文梳理
AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载多任务策略学习痛点
在机器人操作领域，基于专家示范训练的CFM方法虽在单任务基准测试中表现优异，但为不同任务各自独立建模会带来巨大的计算开销。若转向多任务学习，直接将多个任务的示范数据简单拼接进行训练，会因数据复杂度增加而导致模型性能明显下滑，除非大幅扩充模型容量以容纳新增的复杂特征，这又违背了提升效率的初衷。
速度场蒸馏与保真度结合
为解决上述矛盾，研究者提出一种基于CFM的蒸馏框架。核心做法是将已训练好的单任务CFM专家所学习到的速度场知识，迁移并蒸馏到一个统一的多任务策略网络中。为了避免蒸馏过程中偏离原始示范数据的分布，该框架将蒸馏信号与原始的CFM训练目标联合优化，从而在吸收多任务知识的同时，维持对真实示范的保真度。
RLBench验证与效果
研究在RLBench机器人操作基准上对所提方法进行了实验验证。结果显示，在不增加模型参数量即保持固定模型尺寸的前提下，这种蒸馏策略显著改善了多任务策略的整体表现，其效果优于直接在拼接数据集上训练的常规做法，为多技能机器人的高效部署提供了一种可行路径。
为什么值得看
在固定模型参数量下解决多任务策略性能退化问题，对降低机器人多技能部署算力成本具实用价值。
大模型蒸馏数据集
信源1 家
关键事实
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