SIM模拟数据。本站所有分数、比率与价格均为示意。
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同一个策略,换一台机器人,结果就不一样。

RC 在真实机器人上测量物理 AI 策略的表现:按本体、按任务,并标出不确定性。

三种用法。

先免费用起来。需要一个别人会拿去依赖的结论时,再付费。

rc-eval

免费 · 开放协议

在你自己的机器人上跑我们的协议和工具。了解更多

Judge API

按量计费

上传一段录像,拿回一个带版本号的判定。按次付费。了解更多

RC Verified

签名结论

由 RC 在 RC 的工位上测量并签名。厂商买不到结论。了解更多

论点 示意

只换机器人,变的是成功率,不是尝试率。

同一个策略、同一类任务、六台本体。愿不愿意做几乎不变;做不做得成,离散度是前者的约五倍。

2.5 pt尝试率 · 跨本体标准差 σ
13.1 pt成功率 · 跨本体标准差 σ
尝试率成功率策略 A · 本体已匿名 · 演示数据

在跨本体表(XE-Table)里看每个本体和策略

原理。

从一次机器人 run 到一个可以引用的数字,四步。

  1. 录制工位上的每次 run 都被完整录下、时间同步并封存。
  2. 判分带版本号的 VLM 判分器打分,操作员盲审复核。
  3. 入账结果写进只追加的系数表,按本体逐行记录。
  4. 报告你拿到按本体的数字和置信区间,以及我们拒绝下的结论。

了解原理 · 任务参考录像

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