FluxVLA Engine V2报告：打造具身智能标准化工程产线(5001拉斯维加斯)

报告更新：强化学习与评测范围扩展

近期发布的第二版技术报告重点加入在线强化学习后训练内容，同时扩大仿真评测覆盖与真实硬件测试范围。5001拉斯维加斯

多款策略在LIBERO等基准上完成接入，显示出工程底座对前沿算法的支持能力。

推理路径优化后频率提升明显，真机平台验证了从checkpoint到闭环执行的完整流程。

核心原则：统一配置与模块解耦

设计围绕四项工程原则展开，包括全配置管理、乐高式模块组合以及面向部署的系统优化。

实验可复现机制确保每次训练与执行都有完整记录，便于问题追溯与能力迭代。

数据模型：标准化接口支持多策略

原始轨迹经清洗后转为兼容格式，不同机器人数据可在同一管线混训或分组保留特性。

主流VLA与VLM架构通过统一接口接入，14种策略同台测试验证了复用效率。

在线学习：闭环试错提升任务成功率

集成RLinf后，流匹配策略可直接进入交互训练，无需重新适配数据管线。

SmolVLA在LIBERO与RoboTwin任务上的成功率分别提升10与15.4个百分点。

真机落地：推理加速与人在环回流

底层重构使推理频率最高提升9.64倍，RTC机制与轨迹后处理确保动作平滑稳定。

双层解耦接口支持多本体迁移，人类纠偏数据自动采集形成数据飞轮。5001拉斯维加斯持续优化该底座，让研发团队专注新能力探索。