全球首个面向具身智能持续进化的大规模强化学习基础设施项目RLinf迎来重大升级。由无问芯穹携手清华大学等科研机构共同研发的RLinf系统，现已迭代至v0.3版本，为突破具身智能领域的技术瓶颈提供了全新解决方案。
该系统前两个版本已实现关键技术突破：v0.1版本完成了强化学习系统的抽象化构建，v0.2版本则搭建起真实世界的在线学习基础设施。最新发布的v0.3版本在此前基础上，进化为具身智能领域的一站式开发平台，首次将数据采集、管理、监督微调、强化学习训练、模型评估及真机部署等核心环节形成完整闭环。
升级后的系统实现了从仿真环境到真实机器人的全流程贯通。开发者可在统一平台完成从虚拟训练到实体部署的完整开发周期，通过持续迭代优化不断提升机器人智能水平。这种开发模式的创新，有效解决了具身智能领域长期存在的训练数据与真实场景脱节、模型优化效率低下等难题。
据研发团队介绍，新版本特别强化了真实世界学习能力的培养。系统通过构建仿真-真实混合学习环境，使机器人能够在保持安全性的前提下，高效积累真实场景经验。这种渐进式学习模式显著提升了具身智能系统的适应性和进化速度，为复杂场景下的智能体开发提供了可靠技术支撑。
