研究团队提出RoboGene机器人任务生成框架并被CoRL 2026接收

Yixue Zhang 等作者发布论文，提出 RoboGene——一个面向 VLA 预训练的智能体任务生成框架，可自动生成覆盖单臂、双臂和移动机器人的多样、有信息量的机器人操作任务。论文已被 CoRL 2026 接收。 该框架结合多样性驱动采样、智能体自我反思的质量评估和人机校验反馈记忆。作者收集了 18k 条真实世界轨迹，并提出任务可行性与多样性指标，称其表现显著优于 GPT-4o 和 Gemini 2.5 Pro；用其生成数据训练的 VLA 模型成功率更高、泛化更强。相关数据集发布在 Hugging Face 和 ModelScope 上。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。