苹果论文：通用大模型零样本控机械臂，成功率85.6%碾压专用VLA
rohanpaul_ai · x · 2026-11-10
苹果发布论文《On Agentic Manipulation Policies》，提出代理式操控策略（AMP）：让 Claude Opus 5.5、Gemini 这类通用大模型直接控制机械臂，不做任何示教或任务训练，即可超越专用的视觉-语言-动作（VLA）模型。
关键结果：
- 参考框架 AMP1 只给模型相机画面、代码执行和直接运动指令的循环，内置没有任何抓取/放置技能，策略全靠模型自己发明（如搜索隐藏物体、把物体当工具用、自我标定相机）。
- 在 RoboLab-120 基准上零样本成功率达 85.6%，远超最强 VLA 的 49.2% 和最强世界-动作模型的 42.9%。
- 真机 Franka 机械臂上 108 次试验成功 104 次，相对强基线把失败率降低 20 倍和 15 倍。
- 加入跨回合持久记忆后，RoboDojo 双臂任务失败率再降 4.6 倍。
短板是速度：机器人每回合大量时间在等模型推理。作者认为 AMP 比专用操控策略更通用、更鲁棒，可能成为机器人操控的新基础。
所属事件:苹果 AMP 让通用大模型零样本操控机械臂，成功率远超专用 VLA(2 条相关)→
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