论文页面 - RobotWorld：面向多样化任务与具身形式的机器人使用的多模态智能体基准

来源：https://huggingface.co/papers/2610.10409 作者：

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摘要

通用型智能体（General-purpose agents）正越来越多地编写代码、使用工具并完成复杂的数字任务，这引出了一个关键问题：这些能力能在多大程度上迁移到物理世界？为探究这一点，我们提出了 RobotWorld——一个面向机器人使用的高难度仿真测试平台：通过机器人接口，将指令与观测转化为物理任务执行。其包含的 84 项任务覆盖了机械臂操作（manipulation）、移动操作（mobile manipulation）、运动控制（locomotion）、驾驶与飞行控制（aerial control），并设有明确的交互预算与可执行的成功校验。通过分析任务结果与执行轨迹，我们既识别出了能够迁移的能力，也发现了阻碍可靠完成任务的能力缺口。此外，我们发现当前智能体能够构建复杂的感知与控制工作流，包括图像分割、相机标定、空间估计以及基于动力学的计算。然而，这些能力并不能稳定地组合成成功的行为：智能体即使到达了指令要求的位姿，仍会丢失与任务相关的物体状态；无法纠正无效的动作；恢复太迟；或者将未完成的任务误判为已完成。这种不均衡的迁移在不同模型之间也存在差异：Astra 在空间目标与受限接触类目标上成功率更高，而 Opus 5.5 在持续平衡与限时交互类目标上成功率更高。通过将这些结果与执行行为相关联，RobotWorld 既提供了一个严格的验证场，也提供了关于剩余能力缺口的实证描述，从而为训练和设计更可靠的物理世界智能体确立了具体目标。

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