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具身智能arXiv cs.RO4 天前

Evo-DexBench: Benchmarking Generalization across Related Tasks for Dexterous Manipulation

Evo-DexBench 是面向灵巧操作策略泛化能力的新基准,基于 Core-Gen 原则控制源任务相关性与目标任务样本量,含 6 类功能族 30 个任务、1248 条多模态演示。实验显示最优方法平均成功率仅 38.5%,揭示现有方法难以迁移功能交互知识,为评估跨相关任务泛化提供标准化平台。

具身智能arXiv cs.RO4 天前

EgoJEPA: Beyond Retargeting for Dexterous Manipulation from Egocentric Videos

EgoJEPA 提出三阶段框架,从第一视角人类视频中学习与具体机器人本体无关的潜在动作表示,绕过传统重定向的几何映射。它通过 JEPA 式视觉预测预训练、潜在动作世界模型和轻量适配器迁移到不同机器人。在五个真实操作任务上平均成功率 74%,优于重定向基线 65%,跨本体总耗时降低 47.2%。

已过时译