arXiv cs.RO 机器人学· Zixing Lei, Changxing Liu, Yichen Xiong, Minhao Xiong, Yuanzhuo Ding, Zhipeng Zhang, Weixin Li, Siheng Chen·· 5 小时前精选AI 评分62
论文提出 VLAs-as-Tools 策略以提升长时程具身智能体表现
Towards Long-horizon Embodied Agents with Tool-Aligned Vision-Language-Action Models
AI 导读
论文提出 VLAs-as-Tools 策略，将长时程任务的负担拆分为高层 VLM 智能体负责时序推理与恢复、一族专用 VLA 工具执行局部物理操作，并引入暴露工具选择与执行中进度反馈的工具族接口，实现事件触发的高效重规划。
推荐理由
论文给出的仿真与真机成功率提升幅度，可用于评估该方法在长 horizon 任务上的实际收益。
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