Jiajun Liu

该工作提出 RoboCoach，一个由世界模型引导的主动教练框架，其 Route–Imagine–Diagnose–Improve（RIDI）循环让可复用技能专家在共享动作条件世界模型 CoachWorld 中闭环执行，用进度判定器记录首个未完成的子任务，再据此决定采集哪些子任务示范、更新哪些专家适配器；在 LIBERO 与 RoboTwin 两套仿真和 Franka 与 AgileX 两个真机平台上，想象成功率与实机成功率在 22 个任务–策略对上 Spearman 相关为 0.840，每平台仅增加 150 条子任务示范后 Franka 成功率由 13.3% 升至 75.0%、AgileX 由 40.0% 升至 83.8%，并在四个留出组合上取得

该工作提出 RoboCoach，一个由世界模型引导的主动教练框架，其 Route–Imagine–Diagnose–Improve（RIDI）循环让可复用技能专家在共享动作条件世界模型 CoachWorld 中闭环执行，用进度判定器记录首个未完成的子任务，再据此决定采集哪些子任务示范、更新哪些专家适配器；在 LIBERO 与 RoboTwin 两套仿真和 Franka 与 AgileX 两个真机平台上，想象成功率与实机成功率在 22 个任务–策略对上 Spearman 相关为 0.840，每平台仅增加 150 条子任务示范后 Franka 成功率由 13.3% 升至 75.0%、AgileX 由 40.0% 升至 83.8%，并在四个留出组合上取得