RoboDawn：用 VLM 加离散指令闭环控制机器人，零样本胜 π0.5
Meng-Hao Guo · hf · 2026-09-22
研究者提出 RoboDawn，一套把机器人控制暴露给 agentic VLM 的人类直觉式接口：用平移、旋转、夹爪等少量离散指令，让 VLM 观察视觉状态、推理下一步动作、执行后再根据结果调整决策，实现闭环控制。配套的 in-context learning 方案用少量示例让 VLM 掌握接口用法与解题策略。- 在 RoboTwin 2.0 C2R 上零样本成功率 53.2%，一条示例后升到 73.6%，超过训练过基准数据的强基线 π0.5（46.0%），并创造 SOTA
- RoboDojo 上从 35.67%（零样本）升至 47.17%（单示例）
- 无需任务专属机器人训练，同一框架可迁移到真实 Franka 机械臂，完成积木入篮与堆叠
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