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SO-101 Bench 低成本机械臂仿真基准发布
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AI 综述
2026年10月28日，据 AGI Hunt 报道，独立研究者 Truman Hickok 发布 SO-101 Bench。这是一个面向低成本机械臂的语言条件空间操作仿真基准，基于 Isaac Lab 数字孪生构建，包含 4 类任务与 916 个评估回合，用于评测语言指令驱动下的空间操作能力。报道称，在该基准上，一个混合 LLM Agent 取得 83.2% 的得分，击败了九个 VLA 策略。这是该基准首次对外披露的评测结果；此前仅有基准发布本身的消息，尚无关于其任务构成、回合规模与对比成绩的细节。
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最新进展10月28日 09:17
新报道披露：混合 LLM Agent 在该基准得分 83.2%，击败九个 VLA 策略。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI HuntSO-101 Bench：混合 LLM Agent 得分 83.2%，击败九个 VLA 策略
独立研究者 Truman Hickok 发布 SO-101 Bench，一个基于 Isaac Lab 数字孪生、面向低成本机械臂的语言条件空间操作仿真基准，含 4 类任务与 916 个评估回合。
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