arXiv cs.RO· Josef Liyanjun Chen·· 2 小时前AI 评分63
RoboJev-27B 开源机器人任务成功判定视觉语言模型
RoboJev: An Open Vision-Language Judge for Robot Success Detection
AI 导读
RoboJev-27B 是开源的视觉语言模型，输入任务指令与 10 帧操作画面即可预测机器人是否完成任务。它在同型号 SO-101 的 268 条留出片段上达到 95.2% 平衡准确率和 0.993 AUROC，在未见实验室或机器人的 459 条片段上 AUROC 为 0.890。单条片段在单张 H100 上推理中位耗时 0.26 秒，模型与推理代码及 20,628 条预测的评测结果一并公开。
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