宾大等团队提出TR指标与自适应引导

UPenn、MIT 与 Stanford 联合团队在 IROS 2026 上由茅佳源介绍了 RAPID 闭环框架，并提出用于诊断视觉与动作脱节的 TR 指标，以及基于 TR 的自适应引导机制。该框架只需一次人类演示即可泛化执行多种非抓取任务。 在未见过的组合式分布外任务（如“把水果放进纸袋”）中，团队称对比模型 Cosmos-Policy 的平均成功率仅约 12%，其自身模型未引导前平均成功率为 71.8%，引入基于 TR 的自适应引导后真机泛化成功率提升至 83%。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。