perception-action-loop

介绍了 ESI-BENCH，这是一个基于 OmniGibson 构建的全面具身空间智能基准，涵盖 10 个任务类别和 29 个子类别。实验表明，主动探索显著优于被动方法，失败主要源于行动盲视而非感知，揭示了模型与人类相比的元认知差距。