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本文提出了RoboDawn，一种将视觉语言模型智能迁移至机器人控制的方法。该方法通过零样本和单样本学习在基准测试中取得了先进结果，并在真实世界应用中验证成功。
PolicyMem提出了一种用于LLM治理的几何策略记忆，将自然语言策略外化为可重用的几何对象，以启用检测-重写-验证循环，并实现最先进的不安全行为检测。
Zetta引入了一个闭环具身框架，该框架演化运行时评估器和恢复技能，以实时控制物理执行，在机器人基准测试上取得了最先进的成功率，同时实现了显著的推理加速和自我进化。