RynnValue开源发布：基于时间距离的机器人价值基础模型革新

摘要：RynnValue是一款开源的机器人价值基础模型，通过引入时间距离（Temporal Distance）作为监督目标，取代了传统基于任务内部锚点的监督方法。该模型利用时间戳直接生成时间距离标签，扩展至超过7000小时的数据和约300万条指令条件下的视频片段，无需偏好或进度注释。在RBM-EVAL-OOD基准测试中，RynnValue的平均Kendall's tau_a达到0.675，超越了完全依赖偏好监督的最先进模型（0.655），并显著提升了真实世界策略的成功率，在线从52.5%提高到72.5%，离线从63.8%提高到82.5%。这一突破为通用机器人策略提供了一种可扩展的监督目标和实用的奖励接口。

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技术突破与核心创新

RynnValue模型的核心创新在于引入了时间距离（Temporal Distance）作为监督目标，取代了传统方法中依赖任务内部锚点（如偏好或进度）的监督方式。其主要特点包括：

• 时间距离标签生成：通过时间戳直接生成时间距离标签，无需人工标注偏好或进度数据，极大提升了数据利用效率。
• 大规模数据处理：模型可扩展至超过7000小时的数据和约300万条指令条件下的视频片段，展现了强大的数据处理能力。
• 性能超越：在RBM-EVAL-OOD基准测试中，RynnValue的平均Kendall's tau_a达到0.675，超越了完全依赖偏好监督的最先进模型（0.655），并显著提升了真实世界策略的成功率。

技术亮点

1. 随机时间采样与顺序打乱：通过随机时间采样和时间顺序打乱技术，抑制了模型对失败和回归不敏感的捷径行为，提升了预测的可靠性。
2. 价值隔离注意力机制：采用价值隔离注意力机制，进一步增强了模型对价值相关信息的关注度。
3. 潜在基塑造：通过潜在基塑造将时间距离转换为密集奖励，显著提升了策略的成功率。

行业影响与开发者建议

RynnValue的发布为机器人学习领域带来了新的思路和方法，特别是在处理大规模异构数据方面展现了巨大潜力。对于开发者而言，以下几点值得关注：

• 数据标注效率提升：无需人工标注偏好或进度数据，降低了数据标注成本。
• 跨任务与跨平台适用性：模型在未见任务、实体和视角下表现出良好的零样本迁移能力，适用于多种机器人应用场景。
• 开源优势：作为开源模型，RynnValue为研究人员和开发者提供了灵活的工具和平台，促进了机器人技术的创新与发展。

未来展望

RynnValue的成功应用表明，时间距离作为监督目标在机器人价值基础模型中具有广阔的应用前景。未来，随着技术的不断迭代和优化，RynnValue有望在更广泛的领域和场景中发挥作用，推动机器人技术的进一步发展。

原文链接：RynnValue: Scaling Robotic Value Foundation Models with Temporal Distance

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