Predictive Long-Horizon Progress Modeling with Action-Aware Quantification

Tianchi Xu提出了一种动作感知量化方法，将长时序机器人操作任务分解为对象级子任务，并分配加权动作学分。研究团队构建了800+小时训练视频数据集和LOOM基准测试，并开发了NimCritic预测进度模型，在Video Progress Benchmark和LOOM上超越现有方法，在RoboArena上达到97%的总体召回率。