Simplevla Rl

Giới thiệu SimpleVLA-RL — dùng RL đơn giản với reward 0/1 để cải thiện VLA model 430%, không cần reward engineering.

Deep-dive vào OpenVLA-OFT backbone, GRPO optimizer, dynamic sampling, và cơ chế exploration giúp VLA tự cải thiện.

Hướng dẫn chi tiết cài đặt môi trường, chạy SFT cold-start, và training RL cho SimpleVLA-RL trên LIBERO và RoboTwin.

Phân tích kết quả SimpleVLA-RL: ablation studies, hiện tượng pushcut, real-world transfer, và 5 bài học rút ra.

So sánh chi tiết SimpleVLA-RL và LeRobot: RL approach, VLA models, sim vs real, data efficiency — hai framework bổ trợ nhau.

Phân tích chi tiết cách tiếp cận training robot OpenArm 7-DoF gắp hộp carton — so sánh 2 lộ trình: LeRobot native vs SimpleVLA-RL.

Hướng dẫn từng bước setup OpenArm, calibrate, teleoperate và thu thập 50 episodes gắp hộp carton với LeRobot.

Train SmolVLA, ACT, Pi0-FAST cho OpenArm gắp hộp carton — từ fine-tune đến deploy robot thật và cải thiện bằng HIL-SERL.

Setup OpenArm trong Isaac Lab, collect demonstration data trong simulation, và convert sang format cho SimpleVLA-RL training.

Hướng dẫn chi tiết SFT fine-tuning và RL training với SimpleVLA-RL cho OpenArm — từ config environment đến chạy GRPO.

Deploy model SimpleVLA-RL từ simulation lên OpenArm thật — camera setup, action mapping, và tips giảm sim-to-real gap.