近年来，视觉语言动作（Vision-Language-Action，简称VLA）模型在机器人领域展现了非凡的能力，尤其是在视觉感知与语言指令的融合方面，为机器人执行复杂任务提供了前所未有的技术基础。然而，这些模型在面对现实世界中多变、无序环境时，仍然面临着鲁棒性不足和泛化能力有限的挑战。为此，研究者们提出了RoboMonkey，一种创新的测试时计算扩展框架，旨在通过采样和验证机制提升VLA模型的表现与可靠性。 RoboMonkey的核心理念基于测试时计算的扩展法则，即通过增加推理阶段所生成动作的样本数量，可以显著降低动作误差，从而提高机器人执行准确度。研究表明，动作误差与采样数之间存在幂律关系，这表明适当放大推理时的计算投入能带来成比例的性能提升。相比传统单次输出动作的推理方式，RoboMonkey通过对多个候选动作进行采样、基于高斯扰动生成动作分布，并利用视觉语言模型（Vision Language Model，VLM）进行验证和筛选，使机器人能在多样候选动作中选择最优方案。
该框架的实施分为两个阶段。首先，构建与训练动作验证器阶段利用模仿学习数据集，从通用机器人策略中采集大量候选动作，随后应用聚类算法筛选出代表性的动作集，并基于动作与真实动作的均方根误差（RMSE）建立合成动作偏好数据。通过该数据，微调VLM，使其具备强大的动作评分和判定能力。其次，测试时计算扩展阶段，RoboMonkey从当前状态及任务指令出发采样初始动作，拟合高斯分布生成更多候选动作样本，并通过多数投票机制确定机械手状态。再利用之前训练的动作验证器对候选动作逐一验证，最终选择最优动作执行。 这一创新流程不仅大幅增强了机器人在非结构化环境中的适应性和决策准确性，还显著提升了任务成功率。
通过在多个机器人仿真与实体环境的测试验证中，RoboMonkey获得了耀眼的成果。在跨分布任务中，其表现提升高达25%，而在训练分布内部任务也实现了约9%的成功率增长。此外，结合微调方法同时优化VLA模型和动作验证器，可以在新机器人设置中带来额外7%的性能提升，这对于机器人系统的定制化和多样化部署具有重要意义。 RoboMonkey不仅在任务成功率上取得了突破，在现实应用中对常见问题也展现了显著的解决力。诸如不精准抓取、任务进展失败和碰撞事故等问题，传统VLA模型和其他视觉导航系统往往难以避免，而通过RoboMonkey的多样动作采样与验证机制，有效减少了此类错误的发生率，确保机器人任务的顺利完成和安全执行。 除了算法设计，RoboMonkey在系统实现层面同样颇具创新。
通过优化VLA的推理流程，利用KV缓存和批处理技术，在增加采样次数的同时保证推理延迟保持在可接受范围内，使得16个候选动作的采样与验证仅需650毫秒，运行频率达到1.5赫兹。这种高效的计算策略对真实世界机器人系统的部署至关重要，确保了RoboMonkey既能兼顾性能提升，又具备实用性和适应性。 另一个值得关注的关键突破在于合成数据生成管道的设计。为训练动作验证器而构造的大规模合成动作偏好数据，随着数据集规模的扩大，验证器性能持续攀升，进而带动整体闭环控制效果的提升。这种数据合成与学习方法很好地弥补了真实标注数据匮乏的瓶颈，为未来通过数据驱动的机器人智能提升提供了新方向。 RoboMonkey的研发不仅为机器人视觉语言动作模型的鲁棒性和泛化能力提供了强有力的工具，也对更广泛的人工智能系统展现出启发意义。
其基于测试时计算扩展的思路突破了仅依赖训练阶段改进的传统模式，强调推理阶段的动态调整与多样候选策略的融合，为构建更智能、更可靠的自主系统奠定了基础。 未来，随着机器人应用场景的复杂化和多样化，如何在有限计算资源下实现高效推理与决策将成为关键课题。RoboMonkey在此方向的探索展示了巨大潜力，同时也开启了更多研究可能性。例如，结合强化学习策略优化动作采样分布，利用更强大的语言理解能力扩展指令解析深度，甚至融合多模态感知技术实现更精准环境理解，均是值得关注的延展领域。 总之，RoboMonkey以其创新的采样验证机制和高效的测试时计算扩展策略，正在推动机器人视觉语言动作模型进入一个性能稳健、泛化卓越的新阶段。它不仅为机器人自动化和智能操作带来了切实的性能飞跃，也为人工智能与机器人技术融合的未来发展树立了标杆。
随着RoboMonkey理念和技术的进一步成熟与推广，我们有理由期待更智能、更灵活、更可靠的机器人系统在更多现实场景中实现实际价值和产业化落地。
