May Espinola, Qifan Zhang, Yu Xiang · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.30051 · open-access PDF
경계 AI 모델의 최근 진보는 시각적 이해, 추론, 계획 및 도구 사용의 놀라운 능력을 보여주었으며, 작업별 훈련없이 로봇 조작을 위해 일반적인 용도로 AI 모델을 사용할 가능성을 높였습니다.그러나 그 조작 능력은 표준화된 로봇 벤치마크에서 체계적으로 평가되지 않았습니다.이 보고서에서는 LIBERO-10 벤치마크에서 경계 AI 모델을 평가하기위한 통합된 닫힌 루프 조작 프레임 워크를 제시합니다.우리의 프레임 워크는 로봇을 시각적 관찰, 로봇 프로를 통해 직접 제어할 수 있습니다.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Recent advances in frontier AI models have demonstrated remarkable capabilities in visual understanding, reasoning, planning, and tool use, raising the possibility of using general-purpose AI models for robot manipulation without task-specific training. However, their manipulation capabilities have not been systematically evaluated on standardized robotics benchmarks. In this report, we present a unified closed-loop manipulation framework for evaluating frontier AI models on the LIBERO-10 benchmark. Our framework enables models to control a robot directly through visual observations, robot pro
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