字节跳动Seed Research团队正式发布最新研究成果GR-RL，在真实机器人平台上首次实现了「连续为整只鞋穿鞋带」的复杂操作。字节跳动称，这一突破标志着视觉-语言-动作（VLA）模型在精细灵巧任务上的能力边界被显著拓展。
团队指出，主流模仿学习存在两大缺陷：人类演示数据的「次优性」以及训练与推理之间的「执行错位」，导致模型在毫米级精度任务中频繁失败。
为此，Seed团队选择真机强化学习路径，提出了多阶段训练框架，包括离线数据筛选、数据增强以及在线强化学习。在双臂机器人ByteMini-v2上，GR-RL将穿鞋带任务成功率从监督学习基线GR-3的45.7%提升至83.3%，失败率减少近70%。
其中，数据过滤、镜像增强和在线强化学习均对性能提升贡献显著。实验中，模型展现出类似人类的「纠错智能」，在鞋带滑落或摆放位置不佳时能主动调整并重试，体现了对任务物理逻辑的理解，而非单纯轨迹记忆。团队认为，强化学习经验应进一步蒸馏回基础VLA模型，以构建兼具高精度操作与强大泛化能力的通用策略。
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