UC伯克利联合 NVIDIA 发布 AW-0:真实机器人操控成功率 71.1 分远超基线
trevordarrell · x · 2026-10-27
UC Berkeley、NVIDIA 与宾大合作的 AW-0 工作(系列线程第 8/8 条)提出规划、预测与执行的统一基础框架,让生成的代码承担双重角色:既是学习型控制的规划条件,也是可执行接口用于技能复用。评测上,AW-0 在 RoboTwin 2.0 的 50 个任务干净设定下成功率达 80.8%(最强基线为 64.8%);在 YAM 平行夹爪与天机灵巧手等 8 个真实世界任务中,平均 rubric 得分 71.1,对比最强基线 46.0。项目页、论文、代码与模型均已开源,路径指向能利用执行反馈修订程序、扩展技能库并通过与物理世界持续交互学习的模型。
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