論文の概要: Are Frontier VLM Agents Ready to Be Robot Generalists? An Empirical Study with the Embodied Agent Arena

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.00854v1
• Date: Thu, 01 Oct 2026 00:14:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 01:19:23.815145
• Title: Are Frontier VLM Agents Ready to Be Robot Generalists? An Empirical Study with the Embodied Agent Arena
• Title（参考訳）: フロンティアのVLMエージェントはロボットジェネラリストになる準備はできているか?
• Abstract要約: Frontier Vision-Language Model (VLM) はシーン推定、インタラクショングラウンド、実行可能アクションを組み合わせたモデルである。 本研究では,ローカル・コンピテンス・コンピテンス・コンピテンス・アリーナ(Embodied Agent Arena)を導入し,タスク・コンピテンス・コンピテンス・アリーナ(Embodied Agent Arena)について検討する。 アストラの利点は、正確な推定と使用可能な接触局所化において最強である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.33857619195848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Frontier vision-language models (VLMs) combine scene estimation, interaction grounding, and executable actions. Understanding how these abilities support complete robotic tasks is central to evaluating their readiness as robot generalists. We introduce Embodied Agent Arena to examine where local competence supports, or falls short of, complete task success across Geometry, Spatial Reasoning, Affordance, Task Planning, and Manipulation. The arena contains 1,000 cases drawn from 32 established sources and GeoProbe, our new benchmark for geometric estimation on Blender renders and real-scene images. A minimal harness preserves source observations and operations while separating metric precision, functional grounding, and native goal completion. We evaluate seven VLMs, analyze Astra's task-specific advantages, and compare richer-observation execution protocols and multi-round review. Across the arena, Astra's advantage is strongest in precise estimation and usable-contact localization; completing coordinated, goal-directed actions remains the key gap to robot generalism.
• Abstract（参考訳）: Frontier Vision-Language Model (VLM) はシーン推定、インタラクショングラウンド、実行可能アクションを組み合わせたモデルである。 これらの能力がどのように完全なロボットタスクをサポートするかを理解することは、ロボットジェネラリストとしての彼らの準備性を評価する上で重要である。 本研究では,局所的な能力が幾何,空間推論,アフォーマンス,タスクプランニング,マニピュレーションにまたがる完全なタスク成功をサポートするか,あるいは欠落しているかを調べるために,エージェント・アリーナを導入する。 このアリーナには、32の確立されたソースから抽出された1,000のケースと、Blenderレンダリングとリアルタイム画像の幾何推定のための新しいベンチマークであるGeoProbeが含まれている。 最小限のハーネスは、メートル法精度、機能的接地、ネイティブゴール完了を分離しながら、ソースの観測と操作を保存する。 我々は、7つのVLMを評価し、Astraのタスク固有の利点を分析し、よりリッチな観測実行プロトコルとマルチラウンドレビューを比較した。 アリーナ全体では、アストラの利点は正確な推定と使用可能な接触位置付けにおいて最強であり、協調されたゴール指向のアクションを完了させることは、ロボットの一般化にとって重要なギャップである。

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