# Robota-Embed से रोबोट के काम पूरे करने की दर बढ़ी

> यह नया मॉडल, संदर्भ के तौर पर रोबोट के पुराने अनुभव खोजकर, सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के कामों में सफलता दर बढ़ाता है।

Oossa · 2026-10-15 · https://oossa.com/hi/robota-embed-boosts-robot-task-success-with-unified-vision-language-action-embed

Yunze Liu के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने Robota-Embed जारी किया है। यह रोबोटों के लिए विज़न-लैंग्वेज-एक्शन एम्बेडिंग मॉडल है। यह मौजूदा स्थिति, दृश्य इनपुट और कार्रवाइयों को एक साथ एन्कोड करता है, फिर संदर्भ के तौर पर उनसे मेल खाते पुराने अनुभव खोजता है। परीक्षणों में, DROID‑Sim बेंचमार्क पर सफलता दर 47% से बढ़कर 56% और LIBERO के कठिन सबसेट पर 86% से बढ़कर 93% हो गई। इस मॉडल ने बिना बदले गए GPT‑6 Astra पॉलिसी को ManiSkill के पांच कामों में 68% सफलता दिलाने में भी मदद की, जबकि अकेली पॉलिसी की सफलता दर 24% थी।

## तथ्य

- प्रशिक्षण कॉर्पस: 1,695,684 साफ़ किए गए एंकर; बेंचमार्क: 4,000 क्वेरी, 8,000 प्रविष्टियों की गैलरी
- प्रकाशित: 2026-10-15

## यह क्यों मायने रखता है

रोबोट बनाने वाले Robota-Embed की मदद से पॉलिसी को दोबारा प्रशिक्षित किए बिना कामों में प्रदर्शन सुधार सकते हैं, जिससे कंप्यूटिंग संसाधनों और डेटा जुटाने की मेहनत की बचत होगी।

## स्रोत और संदर्भ

1. [Robota-Embed: Unified VLA Embeddings for Robot In-Context Learning and Evolution](https://arxiv.org/abs/2610.19495) – arXiv cs.RO, 2026-10-15

अंतिम अपडेट: 2026-10-15