LAAS团队发布MAGMA-Bench长时程具身智能基准

LAAS-GEPETTO/RAP研究团队发布 MAGMA-Bench，一个面向动态多机器人环境、与架构无关的长时程任务推理基准，同时公开 261,646 条任务级训练样本与专家轨迹生成管线。 该基准通过递增任务时长和受控在线扰动（执行失败、任务中断、任务更新）评测跨异构机器人的协调能力，并用结构化技能级接口把任务推理与感知、底层控制分离；团队用它评测了本地可部署的开放权重规划器、多智能体状态跟踪策略和前沿模型。

AI 根据报道生成 · 43 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。