1天跑通后训练闭环，乐聚把机器人开发门槛打下来了

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文章摘要

当前具身智能产业落地的核心瓶颈在于如何将预训练模型稳定部署到真实机器与复杂场景中。具身智能不能仅依靠预训练模型，还需要一套将通用模型转化为专用技能的系统。针对这一行业痛点，乐聚联合蚂蚁灵波开展了机器人与大模型的适配评测，并正式发布后训练系统，致力于成为连接基座模型与机器人本体的中间层基础设施。

在具体实践中，乐聚以夸父人形机器人为本体，对主流视觉语言动作模型进行了横纵向交叉验证。验证结果表明，该双足人形平台能够成功跑通外部基座模型接入复杂真机系统的完整闭环，其过程得分在同类测评中表现优异，证明了后训练在提升多阶段复杂任务推进能力上的关键作用。

乐聚发布的后训练系统核心在于自研算法库与三条配套工具链。该系统通过数据采集与处理平台、后训练工具链以及部署评测工具链，构建了从真机数据采集、模型微调到端侧部署与评测的完整闭环。这一体系有效解决了模型微调中的能力遗忘、物理世界预测以及多模态信息对齐等工程痛点，将通用先验转化为稳定可靠的真机操作技能，并在汽车制造、电子和物流等垂直工业场景中取得了高成功率的落地验证。

为了实现更大规模的商业化落地，乐聚正积极打造开发者生态，以降低真机二次开发的门槛。通过提供标准化的底层工具链，开发者无需从零搭建基础工程，即可快速针对碎片化的具体工业场景进行应用开发。这种模式类似于构建智能终端操作系统，乐聚提供底层能力支撑，赋能广大开发者与集成商开发各类机器人应用。这不仅加速了具身智能从标杆项目向海量中小场景的扩展，也确立了其作为具身智能应用开发基础设施的战略定位。