# RoboACE eleva o sucesso de robôs no LIBERO-PRO

> Pesquisadores descrevem um sistema que revisa tanto os desafios de prática dos robôs quanto as rotinas de execução. Sua implementação congelada alcançou 74% de sucesso no LIBERO-PRO.

Oossa · 2026-11-11 · https://oossa.com/pt/roboace-reports-higher-robot-success-on-libero-pro

Os pesquisadores que apresentam o RoboACE propõem uma maneira de agentes robóticos melhorarem ao revisar tanto os desafios usados na prática quanto as rotinas adotadas para executá-los. A estrutura contorna modelos fundamentais congelados, alternando entre atualizações do currículo de prática e do sistema de execução.

Nas avaliações dos pesquisadores, a implementação congelada resultante alcançou 74,0% de sucesso no LIBERO-PRO. O resultado ficou 15 pontos percentuais acima do da implementação inicial e 13,5 pontos acima da execução direta pelo controlador de visão-linguagem-ação.

## Os fatos

- O RoboACE foi publicado no arXiv como artigo 2611.13034.
- No LIBERO-PRO, a taxa de sucesso relatada foi de 74,0%.

## Por que importa

Para pesquisadores de robótica que avaliam maneiras de aprimorar as habilidades dos robôs sem alterar o modelo subjacente, o RoboACE relata ganhos obtidos com a revisão da seleção de práticas e das rotinas de execução. Ainda não se sabe se esses ganhos se aplicam a tarefas além das testadas na família LIBERO.

## Fontes e referências

1. [RoboACE: Adversarial Co-Evolution for Robot Self-Improvement](https://arxiv.org/abs/2611.13034) – arXiv cs.RO, 2026-11-11

Última atualização: 2026-11-11