推动机器人操作智能体普及：面向开放模型的统一框架
机器人操作智能体（RUA）已展现出有前景的零样本操作能力，但对顶尖专有模型的依赖限制了进一步训练研究。研究人员推出统一框架 uni-robot-agent，支持具有竞争力的开放权重模型及后续训练。在不使用特权输入的情况下，Qwen3.8-Flash-Next 在 RoboDojo 上获得 31.39 分，高于已公布的 GPT-6 Astra-RoboProbe 的 28.97 分及多个 VLA/WAM 基线；在 19 项真实世界任务中也表现出竞争力。分析指出，有效使用机器人的能力涉及四项通用素质，并建议在未来的 RUA 训练中共同培养这些能力。
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