开源机器人裁判模型 RoboJev-27B 发布

2026 年 10 月 27 日，Josef Liyanjun Chen 在 Hugging Face 发布开源权重视觉语言裁判模型 RoboJev-27B，用于判断机器人操作任务是否成功——其做法是读取视频帧进行判定。据发布信息，在 268 条 held-out 的 SO-101 机器人运行数据上，该模型取得 95.2% 的平衡准确率；报道同时称其成本比 GPT-6 便宜 48 倍。目前模型以开源权重形式公开，除上述发布说明外，尚未见独立的第三方复现或其他评测结果。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。