Компьютерные науки > Роботы [представлен 25 октября 2026 года] Название: Поведение пространственно-пространственного контрольного показателя: оценка пространственного понимания для робототического вида HTML (экспериментального) резюме. Мы представляем BEHAVIOR-Space — ориентир, основанный на BEGAVIOR-1K, который измеряет пространственные вопросы ответов, заземление точечных целей и действия роботов для изучения того как пространственное понимание VLM связано с поведением VLA. Она включает в себя 3256 пространственных вопросов по 49 видам деятельности, 1240 запросов по 14 задачам манипулирования и оценки действий, охватывающих эти 14 задач и 10 навигационных задач. Наш протокол манипулирования позволяет оценить блокировку и инструкции в случае изменения целевого показателя в рамках фиксированной схемы обучения. Исходный показатель достигает 41,6% на конфигурациях выдерживания, но лишь 16,1% при изменении инструкций. Адаптация VLM и предподготовка роботоданных обеспечивают ограниченное улучшение, в то время как визуальные целевые показатели Oracle повышают эти темпы соответственно до 60,3% и 38,0%. Оценки восприятия свидетельствуют о зависимости между ответами на вопросы и точностью закладок и результатами манипулирования за счет ВУЗа. В совокупности эти выводы стимулируют оценку пространственной инструкции, которая проводится параллельно с выполнением задачи и изучением того, когда результативность пространственных представлений преобразуется в поведение роботов. Веб-сайт…
Пространственный контрольный параметр: оценка пространственного понимания робототехники
arXiv: 261 030.34051v 1 Annuales Type: кросс-бюллетень: задачи роботов требуют заземления пространственного языка в физических сценах, но успех задания сам по себе не может установить, соблюдаются ли пространственные инструкции. Мы представляем BEHAVIOR-Space — ориентир, основанный на BEGAVIOR-1K, который измеряет пространственные вопросы ответов, заземление точечных целей и действия роботов для изучения того как пространственное понимание VLM связано с поведением VLA. Она включает в себя 3256 пространственных вопросов по 49 видам деятельности, 1240 запросов по 14 задачам манипулирования и оценки действий, охватывающих эти 14 задач и 10 навигационных задач. Наш протокол манипулирования позволяет оценить блокировку и инструкции в случае изменения целевого показателя в рамках фиксированной схемы обучения. Исходный показатель достигает 41,6% на конфигурациях выдерживания, но лишь 16,1% при изменении инструкций. Адаптация VLM и предварительная подготовка роботов в области данных обеспечивают ограниченное улучшение, тогда как визуальные целевые показатели Oracle повышают эти темпы до 60,3% и 38,0%, реsp