RoboJev-27B 开源机器人操作成功检测视觉语言裁判模型
RoboJev-27B 是一个开放权重的视觉语言模型,输入任务指令与 10 帧操作画面,预测机器人是否完成任务。它在同型号 SO-101 的 268 个留出回合上取得 95.2% 平衡准确率和 0.993 AUROC,在未见实验室/机器人采集的 459 个回合上 AUROC 为 0.890。
推荐理由:RoboJev-27B 给出机器人操作成功检测的开放权重模型与完整评测记录,可用于比较不同成功判定方案。
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RoboJev-27B 是一个开放权重的视觉语言模型,输入任务指令与 10 帧操作画面,预测机器人是否完成任务。它在同型号 SO-101 的 268 个留出回合上取得 95.2% 平衡准确率和 0.993 AUROC,在未见实验室/机器人采集的 459 个回合上 AUROC 为 0.890。
推荐理由:RoboJev-27B 给出机器人操作成功检测的开放权重模型与完整评测记录,可用于比较不同成功判定方案。

Figure 发布 Helix 2.5,在 30 个湾区未见家庭中零样本完成整理客厅、叠毛巾、铺床三类全身长程任务,这些环境与操作对象均未采集数据、未做微调或适配。
推荐理由:Figure 公布 Helix 2.5 在 30 个未见家庭零样本完成三类全身任务,并给出 Index 预训练消融与数据缩放规律。
NVIDIA 发布 Cosmos-H-Dreams,一个面向手术机器人的实时、动作条件生成式模拟器,将 Cosmos-H-Surgical-Simulator 蒸馏为因果少步学生模型,并通过 FlashDreams 推理库在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 上运行。
推荐理由:NVIDIA 把手术世界模型蒸馏成实时闭环模拟器,给出从约10帧到约160帧的推理提速路径。
Physical Intelligence 训练并发布通用模型 π0.7,官方称其在泛化上出现阶跃式提升,能执行训练数据中未出现的任务。
推荐理由:官方披露π0.7在未见任务上的组合泛化与跨本体迁移表现,并说明多模态提示如何统一异构数据。