星源智联合北大推出 RoboAgent：3B VLM 在未知场景跑出 94% 成功率，入选 CVPR 2026

北京大学与星源智团队提出 RoboAgent，用能力驱动的具身任务规划把复杂规划拆解为视觉语言子问题，仅微调 Qwen2.5-VL-3B 即在 ALFWorld 文本未见场景达 94.0% 成功率，超过 DynaMind 的 89.1%。该方法在 EB-ALFRED 平均成功率 67.0%，Visual 分项 78% 高于 GPT-4o 的 46%，相关论文入选 CVPR 2026。