PACER：过程感知 VLA 策略用于机器人拆解

2026年10月15日，arXiv Robotics 报道了 PACER，一个过程感知的纠正与证据重加权框架，用于机器人拆解任务。该框架通过 SFT 利用策略自身 rollout 与人类纠正经验，按目标进展以及每条轨迹的来源和结果对有效动作块加权。在 UR5e 主板拆解的五类元件评测中，PACER 在留出基准上完成 87/100 次成功接近与交接试验，而普通后 SFT 仅为 54/100。目前进展为在特定评测设置下取得上述结果，尚无后续跟进报道。

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。