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Push
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视觉语言模型（VLM）在物体部件识别方面存在困难，阻碍了机器人操作任务
新研究表明，视觉语言模型（VLM）在可供性预测方面存在困难，这主要是由于正确识别物体部件的困难，而不是缺乏动作知识。使用 GroundBench 等基准的研究表明，虽然命名目标部件能显著提高模型预测正确动作的能力，但一些模型可能依赖文本捷径而非真正的视觉接地。这表明改进部件识别是提高 VLM 在机器人操作任务中性能的关键。
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New PUSH planner enables scalable long-horizon pathfinding for thousands of agents
研究人员推出了一种名为 PUSH (Path Updates over Staggered Horizons) 的新型规划器，专为终身多智能体路径查找 (LMAPF) 设计。PUSH 旨在通过实现长时程推理来克服现有反应式框架的局限性，同时保持数千个智能体的可扩展性。该系统结合了 PIBT、RHCR 和 TP 的元素，使其能够在通用地图上进行多步规划，而无需进行限制性假设，并在评估中展示了显著的吞吐量改进。