VLA / 视觉-语言-动作模型

RoboMemArena: A Comprehensive and Challenging Robotic Memory Benchmark

RoboMemArena：一个全面且具有挑战性的机器人记忆基准

Huashuo Lei, Wenxuan Song, Huarui Zhang, Jieyuan Pei, Jiayi Chen, Haodong Yan, Han Zhao, Pengxiang Ding, Zhipeng Zhang, Lida Huang, Donglin Wang, Yan Wang, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 数据集与评测 ：VLA(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO

AI总结 本文提出RoboMemArena，一个包含26个任务的大型基准，通过多模态注释和真实世界评估，改进了现有机器人记忆基准的不足。PrediMem在基准测试中表现优异，为复杂记忆系统提供了新的见解。

Comments Project website: https://robomemarena.github.io

AffordSim: A Scalable Data Generator and Benchmark for Affordance-Aware Robotic Manipulation

AffordSim：一种可扩展的数据生成器和基准，用于面向 affordance 的机器人操作

Mingyang Li, Haofan Xu, Haowen Sun, Xinzhe Chen, Sihua Ren, Liqi Huang, Xinyang Sui, Chenyang Miao, Jiawei Ye, Qiongjie Cui, Zeyang Liu, Xingyu Chen, Xuguang Lan

机构 * School of Artificial Intelligence, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能学院） 纠错

专题命中 数据集与评测 ：vision-language-action(abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 AffordSim 通过整合开放词汇 3D affordance 预测，解决了机器人操作中接触信息获取的挑战，实现了高成功率的轨迹生成和跨仿真到现实的迁移。