FEIJOA：测试时接地的移动操作智能体

Aditya Agarwal 等作者提交预印本论文，提出 FEIJOA——一个在测试时对指令进行接地的语言模型智能体，用于移动操作任务。它针对 posed RGB-D 扫描反复查询接地工具并检查候选，直到解析指令；配套的具身感知执行框架会检查各技能前置条件、采样可达基座位姿，并在执行前后用观测验证技能效果。 作者称，在 103 条开放式接地查询上，FEIJOA 精确解析 94.2%，最佳预构建场景表示为 68.0%。在 Spot 上的 50 次实机试验中完成 35 个任务，其中 17 次成功来自工具调用或验证检查失败后的恢复；15 次失败中 13 次源于机器人物理技能，仅 2 次源于接地或智能体推理。 上述结果来自预印本，尚未经同行评议或独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。