编码智能体现场适配：新实验室任务成功率 0 到 10/10
sherryyangML · x · 2026-09-19
WetRobo 团队考察物理装置在不同实验室间的变化：在 Lab X 演示数据上训练的 VLA 在 Lab X 拿到 10/10，到 Lab Y 则为 0/10。经现场自适应后，编码智能体系统在两个实验室均达到 10/10。
同一任务、不同实验室配置，结论一致：代码层面的现场适配比重新训练 VLA 策略更能解决跨实验室部署问题。适配过程中智能体还会按需引入 SAM、OpenCV、NumPy、MuJoCo、RGB-D 等现有工具，最终方案常是多工具组合。
所属事件:NYU 团队发布 WetRobo：编码智能体自主操控机械臂做湿实验(7 条相关)→
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