# Rei Labs 發布 Adapt-1 Machina，探索以粗略結果回饋學習連續控制序列，不使用示範或 critic

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> 原作者：Rei (@rei_labs) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-09-22

> 原始來源：https://x.com/rei_labs/status/2102110399261024467

## 證據與延伸閱讀

- [Rei Labs 發布 Adapt-1 Machina，探索以粗略結果回饋學習連續控制序列，不使用示範或 critic。](https://reilabs.org/blog/adapt-1-machina) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-22 · 支持主張：官方文章說明每個任務有其觀察值與可用控制。；研究結果、成功率與泛化能力僅有團隊自述，不能當成獨立比較。
- [發布 Adapt-1 Machina 進行連續控制](https://x.com/rei_labs/status/2102110399261024467)
- [訓練預算計算嘗試次數並衡量完成率](https://docs.reilabs.org/docs/machina)

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## 中文摘要

Rei Labs 發布 Adapt-1 Machina，探索以粗略結果回饋學習連續控制序列，不使用示範或 critic。

**核心方法** 官方文章（2026 年 9 月 21 日）指出，每個任務定義自己的觀察值與可用控制；Adapt-1 依目前觀察提出整段控制序列，執行後再根據結果修正後續嘗試。這項方法延續 Adapt-1 Preview 的 sequence-based control 實驗。

**控制流程** YAM proposal 會從起始觀察開始，指定一次完整嘗試的有序命令；每個命令要求工具姿態與夾爪設定。固定的 inverse kinematics（IK）將姿態轉換為關節目標，完成執行後產生的 outcome records 再進入後續學習。

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> ADAPT-1 Machina 影片呈現控制學習介面、前後嘗試及機械臂畫面。

**評估方式** 訓練預算以已執行且獲准納入訓練的嘗試次數計算；凍結評估則停用學習，在保留案例上衡量完成率。API 文件可參考 [Adapt-1 Machina API documentation](https://docs.reilabs.org/docs/machina)。

**限制與待解問題** 目前研究結果、成功率與泛化能力都只有 Rei Labs 團隊自述，不能視為獨立比較；案例中的完成率與訓練預算能否重現，仍是未解問題。

## 標籤

新產品, 教學資源, Adapt-1 Machina, Rei Labs