Une équipe de recherche conjointe de l'Université de Hong Kong, UC Berkeley, l'Université Tsinghua et l'Université de Pékin a publié RoboDojo, un benchmark d'évaluation complet conçu pour évaluer les politiques de manipulation robotique généraliste dans les environnements simulés et réels.
RoboDojo définit cinq capacités de manipulation fondamentales à travers 42 tâches soigneusement conçues : la généralisation, la mémoire, l'exécution à long terme, le contrôle de précision et le suivi d'instructions ouvertes.
La plateforme d'évaluation se compose de trois composants : une plateforme de simulation, une plateforme d'évaluation réelle (RoboDojo-RealEval) et XPolicyLab pour le développement unifié des politiques.
Les résultats révèlent que le meilleur modèle a atteint un taux de réussite moyen de seulement 8,80% en simulation et 12,8% dans le déploiement réel, contre la performance quasi parfaite de la téléopération humaine.
L'article est disponible sur arXiv : https://arxiv.org/abs/2607.04434
