针对 LeIsaac SO-101 PickOrange 任务训练的 StarVLA QwenGR00T 策略：Qwen3-VL-8B 视觉语言骨干（冻结）+ GR00T N1.5 flow-matching DiT 动作头（仅训此头，~0.47B）。 A StarVLA QwenGR00T policy (Qwen3-VL-8B VLM backbone, frozen + GR00T N1.5 flow-matching DiT action head, ~0.47B trainable) for the LeIsaac SO-101 PickOrange task.

▶️ 演示视频 / Demo（若上方未渲染，直接打开）：https://huggingface.co/wsagi/StarVLA-Qwen3-VL-8B-PickOrange/resolve/main/starvla-8b-pickorange.mp4

🔗 项目仓库 / Project repos：

vitorcen/isaaclab-experience — Isaac Lab + LeIsaac 多策略横评（parent project）
vitorcen/LeIsaac-Training — LeIsaac fork（训练脚本 + 设计文档 / training scripts + design docs）

TL;DR

任务 / Task：Grab orange and place into plate — SO-101 单臂依次夹起 3 颗橙子并放盘子。 Single-arm SO-101 picks 3 oranges sequentially and places each into a plate.
数据集 / Dataset：LightwheelAI/leisaac-pick-orange — 60 episode 遥操示范。
架构 / Architecture：StarVLA QwenGR00T = Qwen3-VL-8B（冻结，freeze_modules: qwen_vl_interface）+ GR00T N1.5 flow-matching DiT-B 动作头（action_horizon=16, 6-DOF）。双相机 @ 448×448（橙子只占 10-40px，224 是 vision death zone）。
训练 / Training：冻 VLM 只训动作头 / batch=4 / 60k 步 / cosine lr（head 1e-4）/ bf16 / DeepSpeed ZeRO-2 / 云端 RTX 4090-48G。step-30000 是过拟合峰值前的最优 ckpt。
评测 / Eval（strict 20-round，与 leaderboard 同口径：120s sim × 180s wall_cap × stuck 30s/0.05rad；本机 24G 用 8bit (int8) VLM eval，int8≈bf16 实锤）：E(🍊)/ep=53.3% (32/60 oranges)，P(3)=35% (7/20)，P(≥2)=45%，avg 156s。
🚀 vision dividend 实打实：相比同架构 4B 版（35.0% / P(3)=10%），仅把骨干 4B→8B、零源码改动，橙子率 +18 点、完整成功率 3.5×。对 10-40px 小橙子，更大 VLM 的视觉特征显著更强。

关键发现 / Key findings

换骨干零源码改动：QwenGR00T 在运行时把 cross_attention_dim 对齐到所加载 VLM 的 hidden_size（4B=2560 / 8B=4096），所以从 4B 升 8B 只改一个 config 的 base_vlm + run_id（+ batch）。vl_hidden_dim 对 QwenGR00T 是死字段。 Swapping the VLM backbone needs zero source change: QwenGR00T aligns cross_attention_dim to the loaded VLM's hidden_size at runtime. 4B→8B = one config edit.
vision dividend：橙子在 448 帧里仅 10-40px，是这个任务的瓶颈。8B backbone 的视觉特征把 E(🍊)/ep 从 35.0%→53.3%、P(3) 从 10%→35%，直接登上横评 leaderboard rank 4（超过自训 GR00T-N1.6 48.3% 与 ACT 43.3%）。
倒 U 过拟合曲线（样本数驱动）：云端 sweep 显示峰在 step-30000、>36k 悬崖式塌陷（手臂晃动悬停）。峰值由样本数 ~120k 决定而非模型大小（4B 15k步×bs8、8B 30k步×bs4，两者峰值同样本量）。 Inverted-U overfit curve peaks at step-30000 then collapses; the peak is sample-count driven (~120k samples), not model-size driven.
8bit ≈ bf16 实锤：8B bf16 权重 ~16G + Isaac Sim ~7G 在本机 24G 卡必 OOM；int8 量化 VLM（DiT 头保 bf16）降到 serve+Isaac 共占 18 GB。同协议对照 int8 与 bf16 橙子率一致。
提分杠杆 / Levers：① 解冻 VLM 顶层 N 层；② 加 demo（60 → 100+）；③ 换 PI_v3 动作头（StarVLA model_zoo 上 Qwen3-VL-PI_v3 在 Bridge=69.8 > GR00T head=65.3）。

评测结果 / Evaluation

Strict 20-round（60 oranges total，leaderboard 同条件，8bit eval）：

指标 / Metric	值 / Value
E(🍊)/ep	53.3% (32/60)
P(3)（单 ep 放满 3 颗）	35% (7/20)
P(≥2)	45% (9/20)
P(1)	35% (7/20)
P(0)	20% (4/20)
avg round	156s
5-round σ	3.37 (22.4%)

20-ep raw oranges：[1,3,2,3,1,1,2,3,0,3,3,1,3,0,3,0,0,1,1,1]。

完整横评榜单见父项目 README leaderboard：53.3% 排在 rank 4，介于 N1.5 LightwheelAI (58.3%) 与自训 GR00T-N1.6 (48.3%) 之间。

⚠️ 务必 ≥20-round：本 ckpt 同样的 3-round 快筛会因 n=3 巨大方差给出误导值（实测 1/9 ≈ 11%，而 strict 真值 53.3%）。所有对外数必须 strict 20-round。

文件 / Files

文件	说明
`checkpoints/steps_30000_pytorch_model.pt`	权重（~17.9 GB，冻结的 Qwen3-VL-8B + 训练的 GR00T 动作头）
`config.yaml`	训练/推理重建配置（`baseframework.from_pretrained` 读取；`base_vlm` 指向 `Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct`）
`dataset_statistics.json`	动作反归一化统计
`modality.json`	6-DOF state/action + 双相机 modality 映射
`config_so101_qwengr00t.yaml` / `run_so101_train.sh`	训练入口配方（bs=4, 60k 步, save_interval=6000）
`starvla-8b-pickorange.mp4`	SO-101 in Isaac Sim 演示（前 60s）

推理 / Inference

StarVLA 的 PolicyServerWrapper(ckpt_path).from_pretrained 从 config.yaml（+dataset_statistics.json）重建框架并加载权重。本项目用一个 openpi msgpack-numpy websocket 适配器把它接进 LeIsaac Isaac Sim（stateless 双相机 @ 448）。本机 24G 卡需 8bit eval（STARVLA_VLM_8BIT=1，VLM int8、DiT 头 bf16，serve+Isaac 共占 18 GB）：

bash

# serve（starvla_eval 环境，8bit VLM）
STARVLA_VLM_8BIT=1 python LeIsaac/scripts/evaluation/serve_starvla.py \
    --ckpt checkpoints/steps_30000_pytorch_model.pt \
    --base /path/to/Qwen3-VL-8B-Instruct --port 8013 --img_size 448

# Isaac Sim 客户端 eval（与 leaderboard 同参）
python LeIsaac/scripts/evaluation/policy_inference.py \
    --task=LeIsaac-SO101-PickOrange-v0 --policy_type=starvla \
    --eval_rounds=20 --episode_length_s=120 --max_round_wall_s=180 \
    --step_hz=30 --policy_action_horizon=16 --policy_port=8013 --enable_cameras

serve + client 实现见 serve_starvla.py 与 StarVLAServicePolicyClient。

限制 / Limitations

峰值靠采样兜住：过拟合峰是 ~3k 步宽的悬崖，>36k 即塌陷到 0；step-30000 是 sweep 采到的最优。
慢：部分轮次撞 180s 墙钟没放完 3 颗（avg 156s），策略认真抓放但不够果断高效。
8bit eval：leaderboard 数为 int8 VLM（≈bf16）；全精度 bf16 需 >24G 显存或多卡。
小样本置信：20-round (60 ep) CI ≈ ±10%（单 ep 级 Bernoulli noise）。

引用 / Citations

StarVLA: StarVLA: A Lego-like Codebase for Vision-Language-Action Model Developing, HKUST, 2026 · github.com/starVLA/starVLA.
GR00T action head: NVIDIA Isaac GR00T N1.5（flow-matching DiT action expert）。
Qwen3-VL: Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct.
LeIsaac SO-101 PickOrange: LightwheelAI/leisaac.

License

MIT，与 StarVLA 一致（base VLM Qwen3-VL-8B 受其各自许可约束）。