MIT 团队开源 PEAR，27B 模型零示教训练后真机任务成功率达 18/30

MIT 韩松实验室等团队发布 PEAR，基于开源 Qwen3.8-27B，通过模型自身仿真尝试与 RL 后训练实现机器人操作臂零示教学习。模型在未接触过的真实机器人上将任务成功率从训练前的 0 提升至 18/30，还能临摹画作和自主设计化学实验；其权重、代码与完整训练基础设施已开源，VLM、推理和 RL 路线可本地运行，在 RTX 5090 上达到 220+ tok/s。