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机器人不能停下来等模型：星尘发布 SmoothRL，让在线强化学习跟上大模型的异步推理
量子位的朋友们
2026-09-04
17:19:29
来源：
量子位
星尘智能（Astribot） 基座模型团队发布能异步执行的在线强化学习框架 SmoothRL
真实机器人没有“暂停键”。
现在的 VLA、World-Action Model 往往一次生成未来一段时间的动作序列，也就是 action chunk。模型越来越大，推理时间也越来越长，但机器人不能每隔几百毫秒就停下来等模型推理下一段时间的动作。尤其在投掷这类高动态任务里，一次停顿就可能让已经积累起来的速度掉下去，导致整个任务失败。
所以真实部署里更常见的方式是
异步推理
：机器人继续执行手头的动作，模型同时在后台计算下一段。简单说，
手上做 A，模型已经在算 B。
但这给在线强化学习带来了一个新的问题：模型一次生成了一段动作序列（action chunk），进入物理世界的真正会用的，却往往只有其中一部分。模型“计划过”的动作，和机器人“真正做过”的动作，不再完全相同。
近日，星尘智能（Astribot） 基座模型团队发布能异步执行的在线强化学习框架
SmoothRL（Online Reinforcement Learning During Asynchronous Execution）
。解决的是
大模型异步推理成为真实部署常态后，与之适配的online RL 到底该从哪些动作里学。
SmoothRL 首次将这类异步 online RL 放到真实高动态投掷任务中验证，进一步证明在线学习不仅能用于高 (EN)

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**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://www.qbitai.com/2026/09/484437.html)获取最准确的信息。

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