Nhóm nghiên cứu giới thiệu khung EmbodiedSWE và bộ benchmark EMBODIEDSWE-BENCH, cho phép các Coding Agent giải quyết các tác vụ robot phức tạp, đòi hỏi sự khéo léo và tương tác liên tục lên đến 30 phút.
Nghiên cứu giới thiệu AGP, một tác nhân AI có khả năng điều khiển robot thực hiện các tác vụ phức tạp từ lắp ráp đến thao tác vật thể biến dạng mà không cần huấn luyện riêng cho từng môi trường, nhờ khả năng lập trình và phản hồi thời gian thực.
MaP-WAM giải quyết các tác vụ robot phức tạp bằng cách chuyển đổi lịch sử đa phương thức thành các kế hoạch hành động tinh gọn, giúp tối ưu hóa hiệu suất mà không cần xử lý toàn bộ dữ liệu quá khứ.
Hydra-0 là mô hình thế giới mới sử dụng 'dòng hành động' (action flow) để biểu diễn chuyển động robot dưới dạng pixel, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác trong điều khiển và khả năng thích nghi với nhiều tác vụ robot khác nhau.
PRM-as-a-Judge 1.5 nâng cấp khả năng đánh giá robot bằng cách phân tích video thực thi thành các chỉ số tiến trình chi tiết, giúp hiểu rõ hơn về hiệu suất và khả năng phục hồi của các mô hình robot.