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XPolicyLab
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RoboDojo基准揭示AI机器人与人类表现的巨大差距
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。
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新基准和模型推动机器人操作能力发展 · 跟踪3 个来源
研究人员推出了用于推进机器人操作能力的新基准和模型。RoboDojo 提供了一个统一的模拟和真实环境，包含 42 个模拟任务和 18 个真实世界任务，用于评估通用机器人策略在泛化性、记忆性和长时执行等方面的能力。同时，DSWAM 提出了一个双系统基础模型，结合了世界动作模型 (WAM) 执行器和视觉语言规划器，用于细粒度操作，旨在与视觉语言动作 (VLA) 策略进行公平比较。另一项开发 DynaWM 是一个 VLA 指导的世界基础模型…