机器人操作策略不再只靠预训练：Axiom-0在RoboCasa365上把成功率推到62.32%

视觉语言动作策略在陌生任务组合上的完成率被推高到62.32%，同时推理开销只小幅增加。 此前已公布的最高榜单成绩是Paimon-0的58.1%，Xiaomi-Robotics-1作为参照为57.4%左右。 在RoboCasa365上评测，Axiom-0总体成功率为62.32%，比Paimon-0高4.22个百分点，比Xiaomi-Robotics-1高4.92个百分点。

策略把预训练多模态理解与学习到的控制连接起来，并在生成动作前反复修正条件。 以往视觉语言动作模型直接使用预训练表征，未在动作生成前递归更新条件。 在评测所用的性能分析设置下，平均动作块生成延迟比Xiaomi-Robotics-1增加1.7%。

该结果在RoboCasa365基准上评测，面向研究视觉语言动作策略泛化能力的研究人员与工程师。评测覆盖陌生任务组合下的操作成功率，并报告了动作块生成延迟的变化。

推理开销增加1.7%是在评测所用的性能分析设置下测得，其他硬件或批处理配置下的延迟变化尚未说明。成功率提升来自该基准上的评测，未涉及真实机器人部署。