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港中深联合A*STAR等团队提出LOGIV，面向机器人长任务与双臂协同
机器之心报道，香港中文大学（深圳）联合A*STAR等团队提出LOGIV，针对机器人长任务难题，以Graph Engineering推进可靠具身智能。文章指出，视觉语言动作模型（VLA）与世界动作模型（WAM）提供不同的动作生成路径；当任务从一次抓放扩展到连续搭建和双臂协同，成败不仅取决于当前动作能否完成，还涉及此前建立的条件。材料未披露模型参数、基准分数或开源范围。
信源原题：破局机器人长任务难题！港中深联合A* STAR等团队提出LOGIV，以Gragh Engineering迈向可靠具身智能
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