冻结版 GPT-6-Astra 直接当机器人策略,RoboMME 得 92.1% 超人类基线
hankyang94 · x · 2026-10-17
Harvard 的 Heng Yang 等发布 arXiv 论文,探究前沿 VLM 能否直接充当依赖记忆的机器人操作策略:
- 做法极简:把冻结的 GPT-6-Astra 直接当策略,将整个 episode 的视觉历史塞进上下文,模型逐点输出发端执行器路径点和夹爪指令,不做任何 RoboMME 专属训练。
- 成绩:在覆盖时间/空间/物体/程序性记忆的 16 项任务、800 条测试 episode 上成功率达 92.1%,超过此前的 人类基线 90.5%(且人类是用 oracle 技能接口取得的),远超榜单最佳 60.8%,以及同模型+RoboMME 训练策略的分层系统 79.1%。16 项任务中 13 项追平或超人类。
- 失败模式:63 次失败集中在两个任务,多为提前宣告完成、按键时机错误或误触。
- 结论:模糊了长程规划、记忆与末端控制之间的传统分工,提出单个通用模型能在具身系统里接管多少层的问题。论文附项目网站、代码、prompt 与全部 episode 日志。
所属事件:GPT-6-Astra 直接当机器人策略,RoboMME 登顶超人类基线(2 条相关)→
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