# طريقة LANGUAGE-FORCING ترفع نجاح الروبوتات الشبيهة بالبشر

> ترفع طريقة التدريب الجديدة نجاح الروبوتات في تنفيذ مهام واقعية باستخدام الجسم كله من 53% إلى 71%، من دون تكلفة إضافية أثناء التشغيل.

Oossa · 2026-10-20 · https://oossa.com/ar/language-forcing-boosts-humanoid-robot-task-success

قدّم باحثون بقيادة يانجون لي طريقة LANGUAGE-FORCING، وهي أسلوب لتدريب نماذج العالم والفعل للروبوتات بالاستعانة بأوصاف لغوية لتقدّم المهام. وتواءم الطريقة بين تمثيلات النصوص المستخرجة من نموذج رؤية ولغة مجمّد والتصورات المستقبلية التي يتنبأ بها الروبوت. ولا تضيف أعباءً إلا خلال التدريب، لذا يعمل الروبوت بالسرعة نفسها كما في السابق. وحققت الطريقة معدل نجاح بلغ 79.17% على معيار HumanoidArena، متقدمةً على ثاني أفضل سياسة بـ9.46 نقاط. وفي خمس مهام واقعية، ارتفع معدل النجاح من 53.33% إلى 71.33%.

## الحقائق

- نُشرت الورقة في 2026-10-20 ("Tue Oct 20 2026").
- معدل النجاح على HumanoidArena: 79.17%، بزيادة 9.46 نقاط على أقوى منافس.

## لماذا يهم

لدى مطوري الروبوتات الشبيهة بالبشر، تتيح هذه التقنية رفع موثوقية تنفيذ المهام من دون إبطاء الروبوت أثناء التشغيل.

## المصادر والمراجع

1. [Language-Forcing: Advancing Humanoid Loco-Manipulation via Semantic Alignment of Whole-Body World Action Models](https://arxiv.org/abs/2610.23894) – arXiv cs.RO, 2026-10-20

آخر تحديث: 2026-10-20