7月10日,宇树发起物理AI UniBot世界挑战赛。据介绍,本赛事直击具身智能大模型泛化性不足的核心瓶颈,围绕复杂多样的桌面操作任务,开展统一、规模化的真实硬件评测,检验单模型多任务的通用性能。挑战赛任务共有两个,第一个是基于Unitree G1人形机器人平台,评测通才模型在真实世界多任务操作中的泛化能力,以平均成功率和平均步骤分计分涵盖五类泛化场景。第二个任务是,32项真实世界桌面操作任务涵盖抓取、放置与双手协调。(格隆汇)
7月10日,宇树发起物理AI UniBot世界挑战赛。据介绍,本赛事直击具身智能大模型泛化性不足的核心瓶颈,围绕复杂多样的桌面操作任务,开展统一、规模化的真实硬件评测,检验单模型多任务的通用性能。挑战赛任务共有两个,第一个是基于Unitree G1人形机器人平台,评测通才模型在真实世界多任务操作中的泛化能力,以平均成功率和平均步骤分计分涵盖五类泛化场景。第二个任务是,32项真实世界桌面操作任务涵盖抓取、放置与双手协调。(格隆汇)
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