RoboJev-27B 开源机器人操作成功检测视觉语言模型

RoboJev-27B 是一个开放权重的视觉语言模型，输入任务指令与 10 帧操作画面即可判断机器人是否完成任务。它在同型号 SO-101 的 268 条留出数据上达到 95.2% 平衡准确率和 0.993 AUROC，在未见实验室与机器人的 459 条数据上 AUROC 为 0.890。单张 H100 上每条推理中位耗时 0.26 秒，模型与推理代码及 29 组模型/协议条目的评测结果一并公开。