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RoboJev-27B 开源机器人操作成功检测视觉语言裁判模型
RoboJev: An Open Vision-Language Judge for Robot Success Detection
AI 导读 · 根据来源整理
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。
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