灵巧操作基准 HandsOn 发布并开源
为度量 Natura-1 等通用灵巧操作模型的进展，@stingning 团队于 10 月 27 日发布并开源了仿真平台与基准 HandsOn，结果表明当前最强策略距离通用灵巧操作仍有巨大差距。
已确认
- 基准包含 66 个人工核验任务（50 个核心 + 16 个迁移）与 18,000 条精选人类演示，数据集约 56 小时，全部在仿真中采集，带三个同步视角，经重渲染与 prompt 随机化增强；数据集划分为 15,178 条训练与 2,822 条验证。
- 评测设计分为两部分：Core-50 为 50 个任务提供演示用于策略学习并评估执行能力；Transfer-16 含 16 个没有目标任务演示的迁移任务，包括 7 个资产/关系任务、6 个技能组合任务和 3 个其他任务，测试零演示迁移。
- 成绩方面，Core-50 上表现最好的多任务 checkpoint OpenWAM 仅达 29.1% 的任务宏平均成功率，且能力差异显著：汇总 8 个训练 checkpoint 来看，抓取-搬运-释放类成功率 34.9%，对另一物体使用工具类低至 2.9%。
- 完整开源资源包括任务环境、成功判定器、评估工具与 PhysX 演示数据集。
为什么重要
- 随着 Natura-1 等通用灵巧操作模型的出现，业界缺少统一度量可泛化灵巧操作进展的基准，HandsOn 填补了这一空白。
- 工具使用类任务 2.9% 的成功率表明，灵巧操作尤其是工具交互仍是机器人学习的显著短板，为后续研究提供了明确方向与公开可复现的评测基础。
2026-10-27 ~ 2026-10-27 · 5 条相关
- 第 1 集:灵巧操作基准 HandsOn 发布并开源(2026-10-27,5 条)
- 第 2 集:GPT-6 Astra 零微调操控灵巧手，500 次尝试仅 5.2% 成功(2026-10-27,2 条)
一手来源
- 灵巧操作基准 HandsOn 发布:66 个人工核验任务配 1.8 万条人类示范 — stingning ·
- HandsOn 基准成绩：最好策略仅 29.1%，工具使用成功率低至 2.9% — stingning ·
- HandsOn 灵巧操作平台开源:1.8 万人类演示数据集全公开 — stingning ·
- 【源头】灵巧操作基准 HandsOn 发布:66 个人工核验任务配 1.8 万条人类示范 — stingning · 2026-10-27
- HandsOn 评测设计：Core-50 测执行，Transfer-16 测零演示迁移 — stingning · 2026-10-27
- 【源头】HandsOn 基准成绩：最好策略仅 29.1%，工具使用成功率低至 2.9% — stingning · 2026-10-27
- 【源头】HandsOn 灵巧操作平台开源:1.8 万人类演示数据集全公开 — stingning · 2026-10-27
另有 1 条近重复转述:stingning