研究团队发布 HALO 人形机器人自主系统论文，真实住宅零样本成功率 91%

HALO 研究团队在 arXiv 发布论文，提出人形自主系统 HALO：训练阶段从未见过真实住宅的情况下，在六个未测绘真实环境的 360 次试验中取得 91% 成功率，代码和视频已开源。 该系统用跨一千个程序生成住宅的视觉-语言-运动数据合成管线替代人工遥操作采集，使数据规模随算力而非人力扩展。HALO 学会坐下、寻物导航、侧步过半开门、桌下蹲爬和推箱等技能，并能组合完成长时程任务。

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。