LADDER长时程机器人操作基准发布

Petko Petkov等研究者提出并发布长时程机器人操作基准LADDER，用于评测系统在多子目标任务上的表现。基准在同一环境内将任务扩展到1至10个子目标，覆盖SimplerEnv-Long、RobotArena-∞-Long、RoboLab-Long三个套件、145个任务、8个类别、两种具身形态，每个系统含2,024个仿真episode。 论文评测两种编排范式：为学习型低层策略提供文本子目标（VoLo），以及工具选择编排（CaP-X、GPT-Policy、PSP-Agent、TiPToP）。研究者称，跨两种具身形态的真机实验确认了低层策略的崩溃以及编排带来的收益。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。