DuoBench：面向仿真与真实世界的双臂操作可复现基准

作者提出DuoBench，一个面向FR3 Duo平台双臂操作策略的可扩展基准框架，包含覆盖四类协调方式的11项任务，在仿真中实现，并通过可复现任务配方与3D打印部件在真实世界部分复现。该框架还提出基于阶段的评估方案，提供带置信区间的阶段条件通过率，以及全部基准任务的人工遥操作数据集，从而支持超越二元成功率的细粒度语义失败分析。作者在仿真和真实硬件上评测了多种模仿学习与视觉-语言-动作策略，结果显示当前策略在双臂操作上仍面临挑战，尤其在交互初期、双臂并行执行以及仿真到现实迁移场景中；仿真也呈现出与真实实验相同的失败模式。代码、数据集和视频已公开。