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Bras robotique effectuant une tâche de manipulation sur table
ResearchJune 30, 2026Embodied Global Editorial

SPARK : un système neurosymbolique sans apprentissage fait plus que doubler les performances VLA sur le benchmark LIBERO-Pro

Des chercheurs de Case Western Reserve University présentent SPARK, un système de manipulation neurosymbolique sans apprentissage qui atteint 43,7 % sur six cellules position/tâche de LIBERO-Pro, soit plus du double de CaP-Agent0 (18,2 %) et des politiques VLA. SPARK génère un arbre de comportement de primitives prédéfinies avec un seul appel LLM et consacre le reste du budget à la perception via SAM3 et une boucle de récupération sans nouvel appel LLM.

#Research#VLA#Manipulation#Neurosymbolic AI#LIBERO#LLM Planning#Behavior Tree#SAM3
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Le coût d'une reprise à zéro

Les politiques VLA et les agents de génération de code échouent de manière caractéristique : les VLA sous-performent hors distribution, les agents de code régénèrent des solutions entières à la moindre défaillance perceptive mineure.

SPARK soutient que la perception est la couche qui échoue le plus souvent et qu'il faut consacrer le calcul à un ancrage perceptif robuste.

Architecture

SPARK génère un arbre de comportement avec un unique appel Gemini, consacre le reste du budget à la perception (trois prompts par objet évalués par SAM3) et utilise une boucle de récupération en boucle fermée sans nouvel appel LLM.

Résultats

Sur LIBERO-Pro, SPARK atteint 43,7 %, soit plus du double de CaP-Agent0 (18,2 %) et des VLA. Il fonctionne sur UR10e, Franka FR3 et Franka bimanuelle avec 68 % de réussite moyenne sur neuf tâches.

Source: arXiv
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