# GPT-Policy

该工作提出GPT-Policy——一个把现成通用视觉语言模型（VLM）通过共享的“上下文到动作”闭环接口连接到机器人工具的框架，在真实机器人上跨五类上下文（人类视频、机器人视频与动作、目标图像、自交互历史、在线人机交互）评估其上下文内学习能力，发现任务相关上下文可提升成功率并减少决策数与执行时间，但更好的任务理解并不能保证精确接触、可靠的结果验证或物理安全。

该工作提出GPT-Policy——一个把现成通用视觉语言模型（VLM）通过共享的“上下文到动作”闭环接口连接到机器人工具的框架，在真实机器人上跨五类上下文（人类视频、机器人视频与动作、目标图像、自交互历史、在线人机交互）评估其上下文内学习能力，发现任务相关上下文可提升成功率并减少决策数与执行时间，但更好的任务理解并不能保证精确接触、可靠的结果验证或物理安全。