Cortex：一种双向对齐的具身智能体框架，实现长程操作
评分
81提出了双向对齐的框架和标准化技能基元，有效解决了规划-执行鸿沟，信息增量显著。
实验设计完整，包含开放循环和闭环系统评估，数据构建方法创新，但缺乏与更多基线对比。
零样本泛化到真实化学实验任务，展示了高实用价值，对机器人自动化领域直接可用。
当前具身智能和VLA模型是热点，该工作紧跟前沿，时效性极强。
来源为arXiv顶级子领域，论文结构严谨，结果可复现，但尚未经过同行评审。
基础分 89.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 81
精选线 70已入选精选
精选理由
该框架在任务分解、数据生成和零样本泛化方面均有创新，实验结果扎实，实用性突出。
AI 点评
「Cortex最吸引我的是它将高层语义规划与底层运动控制之间的鸿沟用一套精巧的技能原语和可处理性原则填平了。这不仅是一篇论文，更像是一个可落地的系统设计——尤其是零样本完成化学实验的案例，让人看到通用机器人操作的可能性。对从事机器人学习、VLA模型研究和工业自动化应用的人来说，这是值得细读的工作。」
速览
Cortex是一个双向对齐的具身智能体框架，通过标准化32种技能基元并注入可处理性原则，将高层视觉-语言模型（VLM）的规划语义与低层视觉-语言-动作（VLA）模型的执行运动学无缝衔接。该框架利用4000小时开源视频数据和30小时模拟数据自动注释训练，采用事件平衡采样策略微调，在Libero-long和RoboTwin基准上分别提升3.1%和4.1%，并零样本完成多阶段化学实验等未见真实世界任务。
- Cortex统一了32种操作技能基元，并引入可处理性原则，解决了高层规划与低层执行的语义鸿沟。
- 自动标注超4000小时开源视频数据并生成30小时模拟数据，实现大规模训练数据构建。
- 事件平衡采样策略有效处理子任务转换中的规划歧义，提升长程任务鲁棒性。
- 零样本泛化到新颖真实世界任务（如化学实验），证明其通用性远超单独VLA微调。
正文
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