一项名为RoboDojo的新基准已发布,用于评估具身智能,包含42个模拟任务和18个真实世界机器人任务。该基准突显了当前AI模型与人类表现之间存在的巨大差距,在模拟环境中,最佳模型成功率仅为8.80%,在真实机器人上为12.8%,而人类的成功率分别为76.03%和100%。RoboDojo旨在为具身智能提供标准化和全面的评估,涵盖泛化能力、记忆、精度、长时序执行和开放式语义理解。 AI
影响 凸显了当前AI在现实世界机器人领域能力的显著不足,表明需要更强大的模型。
排序理由 该集群描述了一个新的具身智能基准和评估框架,包括模型性能的研究发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- ARX X5
- GalaxeaVLA
- GR00T-N1.7
- Hy-Embodied-0.5-VLA
- InternVLA-A1
- OpenVLA-OFT
- Piper
- RoboDojo
- RoboTwin
- Xiaomi-Robotics-0
- XPolicyLab
- X-VLA
- π0
- π0.5
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