发布SeeTraceAct框架与RoboCasa-DC基准

Jaehyeon Son 等研究者提出 SeeTraceAct，一个以单条演示视频为条件的 VLA 框架，通过可见性感知地预测未来末端执行器轨迹来提升空间定位精度；同时发布 RoboCasa-DC，即 RoboCasa 的演示条件化扩展，将机器人轨迹与新采集的人体演示配对。 论文称，在 RoboCasa-DC 与真实世界基准（由 Franka Panda 机械臂以人体演示为条件）上的实验显示，SeeTraceAct 优于基线，在 RoboCasa-DC 全部四个设置中取得最佳成功率，真实世界平均成功率提升 9.5 个百分点。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。