基准
LIBERO-Pro
机器人操作策略评估基准，用于测试策略在位置扰动和指令扰动等分布外场景下的鲁棒性
时间轴 (近 90 天)
10月16日
在 LIBERO-Pro 基准上，经过 15 轮生成与训练，CoDA 在位置扰动下的成功率从 25% 提升至 84%，在指令扰动下从 1% 提升至 76%。
待验证50%
10月14日
ChunkAct 在 LIBERO-Pro 基准上任务成功率比当前智能体机器人领域最优方法提升 5.0 个百分点
待验证50%
10月14日
ChunkAct 在 LIBERO-Pro 上 LLM 调用次数减少 2.9 倍
待验证50%
10月14日
ChunkAct 在 LIBERO-Pro 上输入 token 减少 4.4 倍，输出 token 减少 2.3 倍
待验证50%
10月14日
LIBERO 基准包含 Spatial、Object、Goal、Long 四类任务套件，LIBERO-Pro 是其增强版本，提高了任务复杂度与步骤数
待验证50%
全部知识事实 (5)
待验证
在 LIBERO-Pro 基准上，经过 15 轮生成与训练，CoDA 在位置扰动下的成功率从 25% 提升至 84%，在指令扰动下从 1% 提升至 76%。
50%待验证ChunkAct 在 LIBERO-Pro 基准上任务成功率比当前智能体机器人领域最优方法提升 5.0 个百分点
50%待验证ChunkAct 在 LIBERO-Pro 上 LLM 调用次数减少 2.9 倍
50%待验证ChunkAct 在 LIBERO-Pro 上输入 token 减少 4.4 倍，输出 token 减少 2.3 倍
50%待验证LIBERO 基准包含 Spatial、Object、Goal、Long 四类任务套件，LIBERO-Pro 是其增强版本，提高了任务复杂度与步骤数
50%