RoboCoach：世界模型定位薄弱子任务定向示教

清华大学张长水、崔森团队（报道称研究由中国人民大学与清华大学团队完成）提出具身智能系统 RoboCoach：先用世界模型 CoachWorld 在想象中闭环试跑长程任务，定位首个超时的薄弱子任务，再定向请求人类示教，只更新对应技能专家。 在固定示范预算、各方法从同一初始策略出发进行三轮更新的条件下，真机 Franka 成功率从 13.3% 提升至 75.0%，AgileX 从 40.0% 提升至 83.8%；均匀采集基线分别为 30.0% 和 47.5%。四条未见过的新任务路线平均成功率 35.0%，共享策略基线为 0%。 每轮仿真新增 100 条合格子任务示范，每个真机平台新增 50 条；真机测试覆盖 Franka Research 3 的 3 个任务与 AgileX 双臂平台的 4 个任务。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新