robodojo_s060000_ema_shared_d10_s3x7_20260911

RoboDojo DO-WAM 评测

主数字是 config_exp 60k EMA 的最终结果:从 276k EMA 预训练初始化、RoboDojo 上微调 60000 步。54 个任务 × 3 个 seed × 7 次。其中 43 个任务沿用 09-11 在 exx 上的结果;11 个任务(棋盘、存钱罐、木琴、工具箱、笔记本支架等在批量渲染下不可见)于 09-23 在 L40S 上按修正后的渲染配方重跑(单环境,Fabric Scene Delegate 关 + readTransformsFromFabric 关)。灰色参照:同一 checkpoint 09-11 的原始小样本结果,以及 focus_v2 60k。每条 episode 都能看到任务要求结果头部相机录像

渲染核验(09-23,逐条):批量渲染(7 环境)的旧结果会随机漏渲染任务物体、放错相机,而且各 episode 不同。已把 42 个沿用旧结果任务的全部 882 条首帧逐条看过(另 12 个任务是用修正配方重跑的):32 个任务核验无误10 个任务共 170 条无效——hang_mugs_random 21 条无杯架、press_by_number 21 条(数字牌缺失/画面全黑或偏暗/相机错位)、match_and_pick_from_conveyor 与 pick_from_conveyor_by_image 各 21 条(传送带无物体/不动)、push_T_random 21 条与 push_T 14 条(无目标 T 标记)、swap_blocks 18 条(无目标垫片)、imitate_sorting_sequence 14 条(无托盘)、fill_egg_holder 12 条(无鸡蛋篮)、classify_objects_by_language 7 条(无分类盒)。无效的 episode 在卡片里标 ,它们的 0 不是策略表现;只补跑这 170 条(25 个 seed 组的缺失 layout),其余数据保留。

五个能力维度

官方榜单口径:维度内任务等权,五维等权平均;generalization 的普通/随机版本各占一半。所以一个评测条件的杠杆(从 0 做到 100% 能给总分加几分)取决于它所在维度有几个条件——memory 每条 3.33 分,generalization 每条只有 0.83 分。两种统计:已完成子集(29 个基础任务全部测完,其他模型也按同一子集重算)和全量补零(未完成/异常/跳过项暂记 0 分)。参照线为官方榜首。"训练份额"是 robodojo_task_focus.yaml 草案里该维度可训任务的采样份额之和。

逐任务结果

点任意圆点看那条 episode 的头部相机录像(有录像的圆点带实心边)。每个任务最多带 3 条成功、2 条失败的录像。每张卡还标了:你的评审备注、该条件对总分的杠杆、训练语料覆盖情况和 robodojo_task_focus.yaml 草案里的采样权重。

成功 失败(圆点内为部分得分) 场景异常,隔离不计 未跑 / 跳过 重点可能可以提别管了 评审备注 训练任务随机布局变体未训练 语料覆盖

逐任务对照:官方榜单、09-11 原始结果与 focus_v2

每行一个评测配置,数字都是成功率(%)。排名是本页 SR 在 40 个官方模型加我们共 41 个里的名次,按 SR 严格高于我们的模型数计,"并列"含我们自己。青色底表示本页 SR 不低于该任务官方榜首。点表头排序。我们每配置只有 21 条(1 次成功 ≈ 4.8 个点),官方是 75/150 条;差距在 ±10 点内基本看不出高低。

与公开榜单的离线对照

口径与限制

    未计入的部分