arXiv · cs.RO· Josef Liyanjun Chen·· 3 天前精选AI 评分75
RoboJev: 开放式机器人任务成功检测视觉语言模型
RoboJev: An Open Vision-Language Judge for Robot Success Detection
AI 导读
Josef Liyanjun Chen 发布了 RoboJev-27B，一个开放权重的视觉语言模型，用于检测机器人是否成功完成任务。该模型基于 JEV-27B-VL，使用 rank-32 LoRA 适配器在语言模型上训练，在 268 个测试集上达到 95.2% 的平衡准确率和 0.993 AUROC，并能泛化到未见过的实验室/机器人数据集。
推荐理由
95.2%准确率且开源的机器人任务成功检测模型，为具身智能评估提供了新基准。
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