Attacca：长时程具身智能体的目标导向控制

2026年10月6日，Hugging Face Daily Papers 报道了 Attacca，一项面向长时程具身智能体的目标导向控制研究。报道称，长时程具身任务中存在目标不在视野内、状态随前序任务改变的问题。为此，研究者提出 Attacca：使用与执行环境解耦的目标图像，在完整的“搜索到交互”轨迹上训练视觉目标条件策略；并通过目标掩码预测头，以及 Search、Approach、Interact 三个行为阶段的条件化，增强当前视野中的目标定位。目前进展停留在该方法被报道的阶段，报道未提及后续实验、评测或应用情况。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。