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ZAP仿真训练机器人策略真机成功率达96.7%
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AI 综述
2026年10月27日，arXiv cs.AI/cs.LG 报道称，研究者提出 ZAP：一套让小规模现成视觉语言模型通过简单工具框架控制机器人的训练配方。该系统用 27B 预训练模型支撑场景理解与推理，再经监督微调和 GRPO 在简单仿真任务上学习动作，训练全程不含真实机器人数据。报道称其真实任务成功率达 96.7%，与 GPT-6 Astra 持平，超过 MolmoAct2 VLA 的 33.3%，且速度快 3 倍、成本低 17 倍。
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最新进展10月27日 01:44
新报道称ZAP仅用仿真数据训练即达96.7%真机成功率。报道时间线
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10月27日
- arXiv cs.AI / cs.LG 最新ZAP 用仿真数据训练机器人策略，真实任务成功率达 96.7%
研究者提出 ZAP，一套让小规模现成视觉语言模型通过简单工具框架控制机器人的训练配方。它用 27B 预训练模型支撑场景理解与推理，再经监督微调和 GRPO 在简单仿真任务上学习动作，训练全程不含真实机器人数据，真实任务成功率达 96.7%，与 GPT-6 Astra 持平并超过 MolmoAct2 VLA 的 33.3%，速度快 3 倍、成本低 17 倍。
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