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RoboChallenge测评:π0、π0.5领先,自变量WALL-OSS-Flow零成功率引关注

在具身智能竞速加速升温的当下,真实场景的客观评测成为检验机器人模型能力最关键的一环。 近日,“具身进化论”在查询最新发布的RoboChallenge测试结果时注意到,π0、π0.5 在成功率上遥遥领先其他开源模型。自变量机器人(X Square Robot)的大模型wall-oss-flow虽然在多次企业自我宣传中提到,“基本上和PI、和google在同一个水平线上”,但是在多个任务上成功率偏低。根据公开的测评记录,其在31次测试中大部分成功率为零,这一表现引发业内对其大模型真实能力的讨论。 RoboChallenge是全球首个具身智能的大规模真机评测平台,也是目前行业内最受关注的真实物理机器人评测平台,由Dexmal原力灵机联合Hugging Face发布,被视作“机器人界的硬核基准”。其最大特点是真机真测:评测同时接入UR5、Franka、Aloha双臂系统以及国产ARX-5四类主流机器人,统一软件栈并配备多台RGB-D深度相机,以确保任务在高度一致的物理条件下进行。 平台的任务覆盖柔性物体处理、双臂协作、多阶段顺序动作等真实世界的关键难点。其中Table30场景包含30个具有代表...

OpenRouter 发布 100 万亿 token AI 使用状态报告

OpenRouter 发布了一项研究,基于其平台上收集的超过 100 万亿个真实使用 token,分析了大型语言模型(LLMs)在不同任务、地区和时间段内的使用情况。研究显示,自2024年12月推出的首个广泛采用的推理模型 o1以来,LLMs 的使用方式发生了显著变化。 研究指出,开放权重模型的使用呈现出显著增长,特别是在创意角色扮演和编程辅助等领域,超出了人们对以生产力任务为主的预期。此外,研究发现,早期用户的参与度显著高于后续用户,这种现象被称为 “灰姑娘的玻璃鞋效应”,强调了用户需求与模型特性之间的早期对接对于保持用户粘性的重要性。 通过对数据的深度分析,研究团队揭示了多种使用模式,包括开源与闭源模型的使用趋势、全球范围内的使用差异以及与价格和新模型发布的关系。这一实证研究填补了关于 LLMs 使用情况的知识空白,强调了开发者和用户在实际应用中如何复杂多样地互动。 研究采用了 OpenRouter 平台的数据,提供了一个关于如何使用这些模型的独特视角,旨在为未来模型的设计和部署提供数据支持。分析还涵盖了用户如何在不同地区选择模型,以及在长时间内保持使用的原因。

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