无问芯穹联合推出具身智能开源框架RLinf v0.4

10月28日，AI原生基础设施企业无问芯穹宣布，联合清华大学等机构正式发布具身智能强化学习开源框架RLinf v0.4。该框架定位为全球首个面向具身智能的大规模强化学习训练开源框架。

新版本聚焦真实物理场景下的强化学习需求，围绕“乐高式真机系统、高效率真机算法、全模态模型支持、国产算力底座”四大方向系统升级。机械臂、灵巧手、相机、移动底盘等硬件被抽象为即插即用模块，更换本体或构型时上层任务与策略代码无需改动。框架新增在线策略蒸馏、异步实时控制等真机算法，其中在线策略蒸馏仅需30步训练即可将模型任务成功率从67%提升至96%以上，异步实时控制可将推理等待时间压缩至约2毫秒。

同时，RLinf v0.4已接入NVIDIA Cosmos3等5款前沿世界动作模型与VLA模型。算力适配方面，新增昆仑芯、壁仞科技、沐曦及Intel XPU支持，可在NVIDIA、AMD及6大主流国产与异构加速卡上无缝运行；在华为昇腾平台上，10款主流具身模型的端到端计算效率达到A100的75%以上。

生态方面，RLinf已入选PyTorch官方生态，并成为NVIDIA Isaac Lab v3.0官方集成的强化学习训练引擎。团队两项研究成果获机器人学习顶会CoRL 2026接收，另有一篇论文被网络与系统顶会NSDI 2027接收。