论文页面 - DexHoldem: 使用灵巧具身系统进行德州扑克

来源：https://huggingface.co/papers/2605.18727

摘要

DexHoldem 提出了一个用于评估具身智能体在灵巧操作任务中的真实世界基准，同时测试了基础执行能力和更高层次的感知与决策能力。

在真实灵巧硬件上评估具身系统，需要的不仅仅是孤立的基础技能：智能体必须感知不断变化的桌面场景，选择符合上下文的动作，用灵巧手执行该动作，并让场景保持可用状态以便后续决策。我们提出了 DexHoldem，这是一个围绕德州扑克灵巧操作与 ShadowHand 构建的真实世界系统级基准。DexHoldem 提供了 1,470 个跨 14 种德州扑克操作原语的遥操作演示、一个标准化的物理策略基准，以及一个智能感知基准——用于测试智能体是否能够恢复具身决策所需的结构化游戏状态。在基础执行方面，π_{0.5} 获得了最高的任务完成率（61.2%），而 π_{0.5} 和 π_0 在场景保持成功率（47.5%）上持平。在智能感知方面，Opus 4.7 取得了最佳严格问题级准确率（34.3%），而 GPT 5.5 取得了最佳平均字段准确率（66.8%），这暴露了孤立视觉子能力与完整路由相关状态恢复之间的差距。最后，我们在三个案例研究中实例化了完整的具身智能体循环，其中等待、恢复调度、人类帮助请求以及重复的原语执行揭示了在闭环部署中感知和策略误差如何累积。因此，DexHoldem 在共享物理环境中评估了灵巧桌面执行、智能感知以及具身决策路由。项目页面：https://dexholdem.github.io/Dexholdem/。

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