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CoRP紧凑操作策略公布消融结果

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AI 综述

Nanhe Chen 等研究者提出紧凑型多任务操作策略 CoRP（48.9M 参数，不含视觉语言模型和视频生成先验），在 LIBERO 达到 97.0%，在 RoboTwin 2.0 Clean/Randomized 分别达到 75.78%/73.36%，论文称匹配大 40.9–163.6 倍的系统。消融实验显示，预训练初始化起决定作用：随机初始化的 ViT-S/14 在 LIBERO 降至 78.1%，ImageNet 预训练的 ResNet-34 降至 74.5%；每个视角重采样为 48 个 token 优于直接输入全部 patch token（97.0% 对 83.2%）；语言条件仅在观测无法明确目标时起作用（LIBERO-Goal 从 9.2% 升至 95.8%）。

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最新进展10月7日 12:00

论文提出紧凑操作策略 CoRP，论证细粒度视觉表征的关键作用

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10月7日

12:00
arXiv cs.RO 机器人学精选
论文提出紧凑操作策略 CoRP，论证细粒度视觉表征的关键作用
论文提出紧凑操作策略 CoRP（48.9M 参数，不含视觉语言模型和视频生成先验），在 LIBERO 达到 97.0%，在 RoboTwin 2.0 Clean/Randomized 分别达到 75.78%/73.36%，匹配大 40.9-163.6 倍的系统。

本事件热度走势

可比范围当前: 4
可比范围峰值: 910月7日 15:00
近 24 小时变化: -50%

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