arXiv · Robotics· Long Li, Qichao Zhao, Yue Yang, Fan Xu, Zhe Wang, Alan Wee-Chung Liew, Chao Qu, Heng Tao Shen, Shirui Pan·· 6 小时前精选AI 评分64
Spotter：让具身模型主导执行，VLM 并行反思纠正
Spotter: Let the Embodied Model Lead, and the VLM Reflect for It
AI 导读
Spotter 提出让具身模型持续执行、VLM 并行监控并在检测到错误时介入反思纠正的架构。实验显示，结合 Qwen 或 GPT 作为 VLM 后，Cosmos Policy 和 π₀.₅ 在 RoboCasa 分别提升 5.6 和 7.5 个百分点，π₀.₅ 在 RoboTwin 2.0 Hard 设置下从 47.2% 升至 57.0%，真实机器人上从 53% 升至 83%。
推荐理由
提出 VLM 并行监控并按需介入的反思机制，为具身模型的错误修复提供了可复现的新路径。
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