清华等团队拆解 GPT-6 机器人 Agent：保留完整历史即可大幅提分
Zefan Wang · hf · 2026-11-13
JustRUA 是一项针对 GPT-6 Astra 机器人使用 Agent（RoboDojo 基准）的受控研究。由于各家报告的系统在 harness 与测试子集上差异大、常一次改动多个设计，难以判断哪些选择真正带来提升，团队在统一框架下逐一拆解测试。
- 一个「保留完整回合历史 + 提前停止动作」的简化 harness 就能显著提高机器人 agent 得分
- 复用过往经验会改变模型行为，但并非免费午餐
- 场景几何信息带来最大额外收益——即使深度仅由 RGB 预测也有效
「具身」频道最新
- 富士康展台演示母排装配机器人：视觉定位+扭矩反馈完成精密插装 — lukas_m_ziegler · 2026-11-13
- 清华发布具身智能综述：以智能体视角定义 L0-L5 自主性分级 — 新智元 · 2026-11-13
- NVIDIA VLA 模型开车,Embedl 优化后在 Thor 上达 20 决策/秒 — No-Dragonfly6246 · 2026-11-13
- UC Berkeley 发布 ATLAS：一条人类视频即可指挥人形机器人全身执行任务 — ChongZzZhang · 2026-11-13
- 机器人从业者：绕不开英伟达，黄仁勋押注被低估 — tianyin_xu · 2026-11-13
- 美国 humanoid 机器人三阶段并行：试点、商业扩张与量产爬坡 — ingliguori · 2026-11-13