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Democratizzare gli agenti per l’uso dei robot: un harness unificato con modelli aperti
Gli agenti per l’uso dei robot (RUA) hanno mostrato promettenti capacità di manipolazione zero-shot, ma la dipendenza da modelli proprietari all’avanguardia limita la ricerca sull’ulteriore addestrame
- arXiv
- 2611.01560
- Pubblicato
- 2026-11-01
- Autori
- Jiarui Yuan, Yuxin Zuo, Xiaoyu Huang, Wenbo Zhang, Kwanyoung Park, Junlin Yang, Tianxiang Zhang, Ruoqu Chen, Yutao Ouyang, Bingxiang He, Xingtai Lv, Hongjin Wu, Jiajun Liu, Jiahao Zhao, Tianwei Luo, Haozhan Li, Cheng Qian, Jiaxin Ge, Huan-ang Gao, Kaisen Yang, Jiaqi Deng, Qixin Xu, Siqiao Huang, Bowen Zhou, Mengdi Xu, Zhiyuan Liu, Pieter Abbeel, Ning Ding
Abstract degli autori
Gli agenti per l’uso dei robot (RUA) hanno mostrato promettenti capacità di manipolazione zero-shot, ma la dipendenza da modelli proprietari all’avanguardia limita la ricerca sull’ulteriore addestramento. Per democratizzare la ricerca sugli RUA, presentiamo uni-robot-agent, un harness unificato per l’uso competitivo di robot con modelli a pesi aperti, che supporta l’ulteriore addestramento. Senza input privilegiati, Qwen3.8-Flash-Next, usato senza modifiche, ottiene un RoboDojo Score di 31,39, superando il risultato pubblicato di GPT-6 Astra-RoboProbe, pari a 28,97, e molte baseline VLA/WAM, oltre a ottenere risultati competitivi in 19 attività nel mondo reale. La nostra analisi di diverse generazioni, famiglie e dimensioni di modelli collega l’uso efficace dei robot a quattro capacità generali, suggerendo che l’addestramento futuro degli RUA dovrebbe svilupparle congiuntamente.
Il riassunto di questo paper è disponibile solo in inglese: leggilo nella pagina inglese.
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