arXiv · cs.RO· Tingwen Du·· 4 天前同事件AI 评分65
从VLM规划器到机器人智能体：面向历史依赖操作的自进化harness
From VLM Planners to Robotic Agents: Self-Evolving Harnesses for History-Dependent Manipulation
AI 导读
本文提出SERA（Self-Evolving Robotic Agent）方法，通过可编辑的harness将视觉语言动作模型转化为机器人智能体，在RoboMME基准测试中实现了51.38%的自主选择成功率，比无自我进化提高了7个百分点。该方法利用环境rollouts来提议和评估harness修订，解决了长时程任务中的非马尔可夫依赖问题。
同一件事，精选收录的是《从视觉语言模型规划器到机器人智能体：面向历史依赖操作的自进化框架》
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