小模型刷新LIBERO并引发基准有效性质疑
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小模型刷新LIBERO并引发基准有效性质疑
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AI 综述
JiangTianchong团队在CoRL 2026论文中报告，仅由DINOv2与MLP组成、参数量为0.09B的模型在LIBERO基准取得97.6%，高于π0的94.2%和OpenVLA的76.5%。 团队还分析了5个常用机器人操作基准，认为部分基准存在饱和、难以区分模型能力的问题。该论文由此质疑这些基准能否有效衡量操作能力差异。
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最新进展11月10日 08:58
JiangTianchong 团队以 0.09B 模型刷新 LIBERO 得分并质疑操作基准区分度报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月10日
- AGI HuntJiangTianchong 团队以 0.09B 模型刷新 LIBERO 得分并质疑操作基准区分度
JiangTianchong 团队在 CoRL2026 论文中提出，仅含 DINOv2+MLP 的 0.09B 参数模型在 LIBERO 上取得 97.6%，高于 π0 的 94.2% 和 OpenVLA 的 76.5%。团队还系统分析了 5 个常用操作基准，并质疑其饱和程度与区分能力。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。