RoboChallenge2025-10-20
被引 8 次RoboChallenge: Large-scale Real-robot Evaluation of Embodied Policies
提出大规模真实机器人评测框架,强化了具身策略在真实场景中的可比性与可信度。
提出大规模真实机器人评测框架,强化了具身策略在真实场景中的可比性与可信度。
结合世界模型与强化学习的数据生成能力,探索低成本高效率的 VLA 训练范式。
围绕具身原生建模目标提出 DM0 架构,并给出真实任务上的可迁移性能表现。
系统化沉淀数据、训练、推理与评测工具链,降低 VLA 开发与复现实验门槛。