机器人评测
共 2 篇相关内容
和王啸峰聊聊 Gigaworld-1：当世界模型成为具身智能的物理裁判
语言模型的评测几乎是即时的。训练一停，把测试集丢给 GPU，几秒钟就能拿到一串分数，好还是不好，一眼就能看出来。 换成机器人的「大脑」就完全是另一回事了。一个 VLA 模型刚迭代出新版本，研究员没法在屏幕前把它评完——他们得把新策略刷进真机…
清华赵行团队与北大刘珂团队发布 SkelWAM，用骨架让策略零样本跨十种机械臂
SkelWAM 实现了在一台机器人上训练好的操作策略，可以直接部署到其他不同结构的机器人身上。研究团队设计了一套统一手臂骨架的公共几何表征。模型接收视觉画面，读取本体状态，预测后续动作，全部基于这套表征。策略只在 Franka 上训练，迁移…