ROMA 讓機器人主動互動探索物體，7B 模型比肩 GPT-6 Astra
人大高瓴 GeWu-Lab、智源研究院等提出 ROMA 系統，讓多感測器機器人主動與物體互動來補全物理理解，其 ROMA-7B 模型在 ROMA Bench 的 2100 道題上取得 72.9% 成功率，整體與 GPT-6 Astra 持平，並超過 GPT-5.4 與 Gemini 3.5 Flash。該工作同時開源了覆蓋近 2000 個真實物體、視聽觸力四模態同步採集的互動資料集 ROMI-2K，以及包含單鏈、多鏈和意圖驅動三類任務的評測基準。
以近 2000 個真實物體的四模態互動資料訓練，7B 模型在 2100 道主動感知任務上追平 GPT-6 Astra，資料集、程式碼與模型全部開源，對關注具身智慧與多模態機器人的研究者有直接參考價值。
原標題：主动理解物理世界：ROMA让机器人学会交互探索物体
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| 評分 | 78 / 73（平均 75，門檻 65） |
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| 狀態 | 精選 |
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