RoboSeed: Multidimensional Evaluation of Vision-Language-Action and World-Action Models: Capability, Resource Affordability, and Research Evidence

📄 arXiv: 2610.40026v1 📥 PDF

作者: Xin Ma, Furong Chen, Xinlong Man, Bo Zhang, Yalong Guo, Haolan Lei, Chaochen Cui, Hongyuan Zhang, Mulin Chen, Yi Wang, Lap-pui Chau, Chuang Yang

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-29

备注: Project repository: https://github.com/PrimitiveX/RoboSeed

💡 一句话要点

提出RoboSeed框架以多维度评估机器人行动模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人行动模型 多维度评估 视觉-语言-行动 世界-行动模型 模型选择 适应性评估 研究价值 重现性证据

📋 核心要点

  1. 现有方法在选择机器人行动模型时缺乏多维度的评估标准，导致研究者难以做出明智的决策。
  2. RoboSeed框架通过定义五个评估维度，提供了一种系统化的方法来评估VLA和WAM模型的能力和适应性。
  3. 实验结果显示，模型的选择受到预算和适应性配方的影响，且语言与视觉任务接口存在显著差异。

📝 摘要（中文）

选择机器人行动模型需要关于任务能力、适应成本、部署要求和报告结论可靠性的证据。仅依赖成功率对不同计算预算和目标的研究者指导有限。本文提出RoboSeed，一个用于视觉-语言-行动（VLA）和世界-行动模型（WAM）的多维度评估框架，旨在训练、评估并公开发布具有可验证证据的机器人模型。该框架定义了五个维度：能力、下游训练可负担性、部署可负担性、本地验证的研究价值和重现证据。通过将经验测量和审计标准映射到0-100的配置文件，RoboSeed为模型选择提供了更全面的评估依据。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在选择机器人行动模型时缺乏全面评估标准的问题。现有方法往往仅依赖成功率，无法满足不同研究者的需求。

核心思路：RoboSeed框架通过定义五个维度（能力、训练和部署可负担性、研究价值和重现证据），为模型选择提供了更全面的评估依据，确保评估结果的可靠性和可比性。

技术框架：框架包括数据收集、经验测量、审计标准的定义和映射到0-100的配置文件。通过固定的归一化锚点，结合平衡、训练约束和部署约束的偏好设置，确保评估的系统性和一致性。

关键创新：RoboSeed的创新在于其多维度评估方法，能够系统地考虑模型的多种特性，而不仅仅是成功率。这种方法与现有单一维度评估方法本质上不同。

关键设计：框架中使用了固定的归一化锚点来映射评估结果，确保不同模型之间的可比性。同时，缺失的测量结果会被明确标记，避免不完整的聚合得分影响最终评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RoboSeed框架能够揭示预算依赖的基础选择、适应性配方的敏感性以及语言与视觉任务接口之间的差异。通过使用可重现的评分代码和机器可读的证据，研究为进一步的测量提供了优先级和方向。

🎯 应用场景

RoboSeed框架具有广泛的应用潜力，特别是在机器人技术、自动化和人工智能领域。它可以帮助研究者和工程师在选择和部署机器人模型时做出更明智的决策，从而提高系统的整体性能和适应性。未来，该框架还可能扩展到更多类型的模型评估中，推动相关领域的研究进展。

📄 摘要（原文）

Choosing a robot action model requires evidence about task capability, adaptation cost, deployment requirements, and the reliability of reported conclusions. Success rates alone offer limited guidance to researchers with different computing budgets and goals. We propose RoboSeed, a multidimensional evaluation framework for vision-language-action (VLA) and world-action models (WAM), within a continuing program to train, evaluate, and openly release robot models with verifiable evidence for model selection. The framework defines five dimensions: capability, downstream training affordability, deployment affordability, locally verified research value, and reproduction evidence. It maps empirical measurements and audit criteria to 0-100 profiles using fixed normalization anchors, with balanced, training-constrained, and deployment-constrained preference settings. Interface and protocol checks establish when comparisons are appropriate. Missing measurements remain explicit, incomplete aggregate scores are withheld, and weighted input coverage identifies evidence gaps. We apply the framework to representative VLA and WAM models, drawing on local training, released-weight evaluation, task-level audits, and an evaluation-system study. The results reveal budget-dependent backbone choices, sensitivity to adaptation recipes, and differences between language and visual task interfaces. Reproducible scoring code and machine-readable evidence support extension to additional models. The study provides dimension-level assessments and priorities for further measurement, while incomplete serving traces and heterogeneous protocols preclude overall numerical rankings.