EBT-Policy: Energy Unlocks Emergent Physical Reasoning Capabilities

📄 arXiv: 2510.27545v1 📥 PDF

作者: Travis Davies, Yiqi Huang, Alexi Gladstone, Yunxin Liu, Xiang Chen, Heng Ji, Huxian Liu, Luhui Hu

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-31

备注: 9 pages, 6 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出EBT-Policy，利用能量模型提升机器人物理推理能力，解决泛化性问题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人策略学习 能量模型 能量Transformer 物理推理 行为克隆

📋 核心要点

  1. 现有基于扩散模型的机器人策略学习方法存在计算成本高、暴露偏差和推理不稳定的问题，导致泛化能力不足。
  2. EBT-Policy利用能量模型学习能量场，通过能量Transformer实现高维空间的可扩展性，从而提升策略的鲁棒性和泛化能力。
  3. 实验表明，EBT-Policy在模拟和真实机器人任务中优于扩散模型，推理速度更快，并展现出零样本恢复等涌现能力。

📝 摘要（中文）

基于生成模型的隐式策略，如Diffusion Policy，已成为机器人策略学习和视觉-语言-动作(VLA)模型的标准。然而，这些方法通常面临计算成本高、暴露偏差和不稳定的推理动态等问题，导致在分布偏移下发散。能量模型(EBMs)通过端到端学习能量场和建模平衡动力学来解决这些问题，从而提高鲁棒性并减少暴露偏差。然而，由EBM参数化的策略在扩展性方面一直存在困难。能量Transformer(EBTs)的最新工作证明了EBMs在高维空间中的可扩展性，但它们在解决物理具身模型中的核心挑战方面的潜力仍未得到充分探索。我们引入了一种新的基于能量的架构EBT-Policy，它解决了机器人和真实世界环境中的核心问题。在模拟和真实世界的任务中，EBT-Policy始终优于基于扩散的策略，同时需要更少的训练和推理计算。值得注意的是，在某些任务中，它仅需两个推理步骤即可收敛，与Diffusion Policy的100步相比减少了50倍。此外，EBT-Policy表现出先前模型中未见的涌现能力，例如仅使用行为克隆即可从失败的动作序列中零样本恢复，而无需显式的重试训练。通过利用其标量能量进行不确定性感知推理和动态计算分配，EBT-Policy为分布偏移下鲁棒、可泛化的机器人行为提供了一条有希望的途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于扩散模型的机器人策略学习方法，如Diffusion Policy，在实际应用中面临诸多挑战。这些方法计算成本高昂，训练过程中存在暴露偏差，并且推理过程不稳定，容易受到分布偏移的影响，导致泛化性能下降。尤其是在真实机器人任务中，这些问题会更加突出。

核心思路：EBT-Policy的核心思路是利用能量模型（EBMs）来参数化机器人策略。EBMs通过学习一个能量函数，将状态-动作对映射到一个标量能量值，从而隐式地定义了策略。这种方法能够更好地建模状态和动作之间的复杂关系，并且具有更强的鲁棒性和抗噪声能力。此外，EBT-Policy还利用能量Transformer（EBTs）来提高EBMs在高维空间中的可扩展性。

技术框架：EBT-Policy的整体架构包含以下几个主要模块：1) 状态编码器：将机器人当前的状态（例如，视觉图像、关节角度等）编码成一个高维向量表示。2) 动作解码器：根据状态编码和能量函数，生成一系列可能的动作序列。3) 能量函数：评估每个状态-动作对的能量值，能量值越低，表示该动作序列越有可能成功。4) 推理过程：通过优化能量函数，找到能量最低的动作序列，作为机器人的最终执行策略。

关键创新：EBT-Policy最重要的技术创新点在于将能量Transformer（EBTs）引入到机器人策略学习中。EBTs能够有效地处理高维状态空间，并且具有强大的建模能力。与传统的基于扩散模型的策略相比，EBT-Policy能够更快地收敛，并且具有更好的泛化性能。此外，EBT-Policy还展现出了一些涌现能力，例如零样本恢复，这在之前的模型中是未曾见过的。

关键设计：EBT-Policy的关键设计包括：1) 能量函数的选择：论文采用了基于Transformer的能量函数，能够有效地建模状态和动作之间的复杂关系。2) 损失函数的设计：论文采用了行为克隆损失函数，用于训练能量函数。3) 推理过程的优化：论文采用了基于梯度下降的优化算法，用于找到能量最低的动作序列。4) 动态计算分配：利用标量能量进行不确定性感知推理和动态计算分配，从而提高推理效率。

📊 实验亮点

EBT-Policy在模拟和真实世界的机器人任务中均取得了显著的性能提升。在某些任务中，EBT-Policy仅需两个推理步骤即可收敛，与Diffusion Policy的100步相比减少了50倍。此外，EBT-Policy还展现出零样本恢复能力，能够仅使用行为克隆从失败的动作序列中恢复，而无需额外的重试训练。这些结果表明，EBT-Policy是一种更高效、更鲁棒的机器人策略学习方法。

🎯 应用场景

EBT-Policy在机器人操作、自动驾驶、智能制造等领域具有广泛的应用前景。它可以用于解决复杂环境下的机器人控制问题，例如物体抓取、路径规划、装配等。该研究的实际价值在于提升了机器人策略的鲁棒性和泛化能力，使其能够更好地适应真实世界的复杂环境。未来，EBT-Policy有望推动机器人技术在更多领域的应用，例如医疗、农业、物流等。

📄 摘要（原文）

Implicit policies parameterized by generative models, such as Diffusion Policy, have become the standard for policy learning and Vision-Language-Action (VLA) models in robotics. However, these approaches often suffer from high computational cost, exposure bias, and unstable inference dynamics, which lead to divergence under distribution shifts. Energy-Based Models (EBMs) address these issues by learning energy landscapes end-to-end and modeling equilibrium dynamics, offering improved robustness and reduced exposure bias. Yet, policies parameterized by EBMs have historically struggled to scale effectively. Recent work on Energy-Based Transformers (EBTs) demonstrates the scalability of EBMs to high-dimensional spaces, but their potential for solving core challenges in physically embodied models remains underexplored. We introduce a new energy-based architecture, EBT-Policy, that solves core issues in robotic and real-world settings. Across simulated and real-world tasks, EBT-Policy consistently outperforms diffusion-based policies, while requiring less training and inference computation. Remarkably, on some tasks it converges within just two inference steps, a 50x reduction compared to Diffusion Policy's 100. Moreover, EBT-Policy exhibits emergent capabilities not seen in prior models, such as zero-shot recovery from failed action sequences using only behavior cloning and without explicit retry training. By leveraging its scalar energy for uncertainty-aware inference and dynamic compute allocation, EBT-Policy offers a promising path toward robust, generalizable robot behavior under distribution shifts.