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如何看待目前VLA的具身智能技术?

弗雷尔卓德
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现在公司主流的都是VLA,包括DeepMind Gemini Robots, 还有一种公司都采用VLA技术,为什么呢?(因为又懒又蠢)

1. 因为效果好吗?不是,效果极差

2. 因为通用性好吗?不是,抛开任务难度谈通用是耍流氓。

3. 因为便宜吗?是,也不是。便宜的是人脑,让人类不需要思考这么多,贵的是算力,因为暴力求解需要大量算力。

4. 因为推理速度快吗?啊对,他就是可以很快抉择,就是快。指整个系统在新的任务下和指令干预下,响应速度快。但是抛下效果谈速度,就是耍流氓。

VLA本质上就是一个升级版BC,没有太多新的东西。

很多纯CS出身的人,常常陷入误区,效果不好是因为这个框架可以微调改进,效果从90%可以微调到95%,哦耶,这样赢了。

问题是,本身90%这个,效果就是极其不科学的计算出来的准确率,成功率,你tm摆拍30次,成功了27次,你给我说你这个任务成功率90%。

弗雷哥揭露这些人,怎么得出90%的这个效果的,实际上你成功率100%都可以,完全你自己去控制难度。

太多不看版本

任务太简单,只有抓和放
场景太单一,场景就1-2个物体
只有2D的转化,没有3D

1. 首先最重要的,选个最简单的任务,

任务极其简单,也就是pick-place

抓起来,放下去,抓起来,放下去。

多一个曲线或者多步骤轨迹,系统都炸了,vla哭爹喊娘了。

你选了这个抓起来,放下去的任务,你成功率已经60%了哈,闭眼60%,无脑60%,必须60%,万能60%。

很多人比较搞笑,他们为了装逼,pick-place,不叫pick-place,还无限细分,这样隐藏自己10个task,实际上就是一个task。

比如: put the bottle on the desk

比如:pick the pen to the pencil case

比如:move the bowl on the box

…….. 诸如此类的,挂羊头卖狗肉的任务及其多,明明就是pick place一个任务,硬生生说自己完成了100个通用任务….

你但凡选个倒水,叠衣服,刷盘子,之类的,大概率0.001%的成功率起步,不给0%是因为过不了初审,但弗雷哥要说,倒水这个任务,vla肯定是0%起步。

所以以后看到,vla任务只有pick-place,或者类pick-place的(伪装的),弗雷哥直接reject,什么玩意。

2. 第二关键点的, 背景简单

通常就是桌面上,完完全全纯色的背景,

背景就只有一个物体,最多两个物体。

多一个都怕出错。只能1-2个。

但人类生活中,肯定是非常clutter的环境,所以1-2个物体,这种情况根本不存在。

以下场景VLA全GG:



桌子上(镜头)至少5个物体起步,不然直接reject,没意义。

3. 全是2D的转化,只做平面,

人类是生活在3D空间,很多情景,

1) 物体是有空间位子position和姿态orientation变化

2)物体几个是很可能overlap到一起的

比如以下3D情况,VLA根本无法处理。


4. 数据需求量巨大,就是一个BC

本身理论上来说,AI应该观察人类一次演示数据就OK的,但是,目前VLA,需要几百次数据,做一个单一2D场景,pick place的简单任务,跟暴力枚举,基本没区别,真是糟蹋算力。

弗雷哥看着这种,弱智VLA就恶心。

一个任务,最多3次few shots了,再教下去,没有耐心了,烦了,谈什么智能,谈什么鬼智能呢,垃圾VLA,

弗雷哥给女朋友演示3次倒牛奶,她都不会,弗雷哥马上暴怒哦,暴怒之下,把女朋友skii的前男友面貌一晚上用十片!

5. Boundary 不清晰,完全黑盒。

你根本不清楚,VLA到哪个阶段可以做什么任务。比如VLA哪个阶段可以切洋葱,哪个阶段可以织毛衣,哪个阶段可以拆笔记本电脑、哪个阶段可以做手术?

完完全全都未知,或者说完全不可能。

VLA鼓吹的zero shot,怎么可能呢?连人都做不到zero shot,哦,你没见过洋葱,你没拨过洋葱,你如何莫名其妙让ChatGPT给你,倒水,扫地,抓拿放,关门等一些列,一点不相关任务,

莫名其妙涌现,拨洋葱技能,哦,我涌现了复杂的拨洋葱skill,

如果你一层一层一层地拨开VLA的洋葱内心,你会发现,你会鼻酸,你发现什么tm的都没有哦。都是一团酱胡。


所以弗雷哥说,

VLA,大部分人,精挑细选,最简单的场景,最简单的任务,最2D的2D,加上demo拍摄者,总挑细选角度和拍摄的demo。

根本就是倒反天罡,弗雷哥今天宣布,VLA打入冷宫。

总结:VLA忽略了所有的复杂的,最应该解决的模块,本质上,就是一群纯CS的人偷懒,投机取巧,营造出来的盛世,百花齐放,这个泡沫,弗雷哥第一个站出来,在知乎上戳破。

弗雷哥不是不鼓励大家用AI,弗雷哥完全不鼓励,没有一点modeling,没有一点可解释性,没有一点水平,没有一点对于机器人任务和场景本身理解和建模的系统。

纯End2end,你觉得可以train出来?通用能泛化?

瞎胡扯,你给一堆机器人捡石头的数据集,你给我泛化一个机器人捡黄金和钞票的系统试试?弗雷哥倾家荡产给你投资拉pitch。

好了,弗雷哥diss的新目标,纯end2end的VLA框架,review 最好不要让弗雷哥碰到,不然,不满足弗雷哥说的3点弱智要求,弗雷哥秒哭。

么么哒







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彩蛋:

VLA还算是弱智人

软体机器人是猪,系猪,猪

弗雷尔卓德
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