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AI 综述
Anthropic 于 2026 年 7 月 9 日发布研究,测试多个语言模型在经典控制、运动导航和机械臂操作任务上的表现,并构建了 Embody 基准套件。研究结果显示,模型能力高度依赖与机器人的连接方式:直接驱动关节时大多失败,而使用监督预训练控制器或简单朝向工具时,模型能完成真实导航和操作任务。在 LIBERO 直接操作中,完整任务成功率仅为 0 到 5.5%;接入 VLA 策略后,各模型成功率大幅提升,但最强模型仍不及 MolmoAct 单独运行。目前尚无后续进展。
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Anthropic 研究：Claude 在机器人任务上的表现取决于控制接口事件进展
1 个已确认进展
- 来源：Anthropic：The Institute
报道与讨论时间线
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7月9日
Anthropic：The Institute一手
Anthropic 研究：Claude 在机器人任务上的表现取决于控制接口
Anthropic 发布研究，测试多个语言模型在经典控制、运动导航和机械臂操作任务上的表现，并构建了 Embody 基准套件。结果显示模型能力高度依赖与机器人的连接方式，直接驱动关节时大多失败，而监督预训练控制器或使用简单朝向工具时能完成真实导航和操作任务。在 LIBERO 直接操作中完整任务成功率仅 0 到 5.5%，接入 VLA 策略后各模型成功率大幅提升，但最强模型仍不及 MolmoAct 单独运行。