Rice 提出 Sensorimotor Alignment:离线低成本预测机器人策略成功率
RiceUniversity · hf · 2026-10-29
Rice 大学与 NVIDIA 合作研究:机器人基础模型通常靠昂贵的闭环 rollout 评估,论文提出 Sensorimotor Alignment(S²)——一个免训练的离线指标,衡量模型感知表征与物理运动几何的匹配程度。灵感来自 Platonic Representation Hypothesis:随着具身模型能力提升,其感知表征是否应收敛到物理运动的结构。实验显示该指标可作为机器人模型性能的低成本离线预测器,替代真实环境评估。
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