Embodied First Exam 发布：一行代码评测 1090 项具身任务

Manling Li 团队联合 Guanya Shi 等研究者发布开源具身基准 Embodied First Exam：一行代码即可让编码 Agent 跑遍 31 个仿真套件、44 种机器人上的 1090 项具身任务，回答一个核心问题——已在数字世界通过诸多考试的代码智能体，进入物理世界的第一场考试表现如何、距离通用机器人还有多远。项目已开放网站、技术报告、代码与 Discord，Robocurve 出资 50 万美元共建这套开源机器人基准。

已确认

• 基准覆盖 31 个仿真套件、44 种机器人、1090 项具身任务，任务类型远超传统抓取放置，涵盖空间约束谜题、多机器人协作奥运项目、实时评测等
• 作者在发布帖中说明，这是一套 agent 原生评测基建，专门评测编码 Agent 在机器人领域的核心能力：推理与规划、接触丰富的操作、动力学与时延、安全、全身运动控制、竞争与协作、sim2sim
• 项目同时发布技术报告并开源代码，开放 Discord 社区渠道，公开征集社区参与；Robocurve 出资 50 万美元共建该开源基准

为什么重要

• 作者指出，现有评测多停留在简单抓放任务，难以衡量编码 Agent 的综合机器人能力；该基准把评测维度扩展到安全、动力学、协作等更接近真实机器人的方向
• 「一行代码」的低接入成本设计，便于各类通用编码 Agent 直接进入物理世界场景考试，或成为具身智能方向的标准化评测基建之一

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