ZAP 论文：纯仿真训练的机器人策略达 96.7% 真实任务成功率
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ZAP 论文：纯仿真训练的机器人策略达 96.7% 真实任务成功率
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AI 综述
Benjamin Pikus 等在 arXiv 发布 ZAP（Zero-real Agent Policy）论文：用预训练 27B 视觉语言模型，在仿真任务上做监督微调和 GRPO，训练全程不使用真实机器人数据，真实任务成功率达 96.7%。 论文称 ZAP 在其测试框架中与 GPT-6 Astra 相当，运行快 3 倍、成本低 17 倍，超过 MolmoAct2 VLA 的 33.3%；对训练数据中未出现的物体、目标和语言具备组合泛化能力，并迁移到未见过的单臂 Franka 上，在 RoboLab-120 达 55.9%，领先基线 4.9 个百分点。
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最新进展10月27日 01:44
ZAP：27B 视觉语言模型经仿真训练实现 96.7% 真实机器人任务成功率报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv · cs.AIZAP：27B 视觉语言模型经仿真训练实现 96.7% 真实机器人任务成功率
论文提出 Zero-real Agent Policy（ZAP），用预训练 27B 视觉语言模型配合工具控制框架，在仿真任务上做监督微调和 GRPO，训练全程不使用真实机器人数据。ZAP 在真实任务上达到 96.7% 成功率，与 GPT-6 Astra 相当且运行快 3 倍、成本低 17 倍，超过 MolmoAct2 VLA 的 33.3%；对训练数据中未出现的物体、目标和语言具备组合泛化能力，并迁移到未见过的单臂 Franka 上，在 RoboLab-120 达 55.9%。
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