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SceneActBench: Can Agents Act on the 3D Scenes They See?
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- SceneActBench is a benchmark testing whether vision-language model agents can perform multi-object actions on 3D scenes, not just describe them.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building embodied AI systems or agents that must manipulate complex 3D environments based on visual input.
- Achtung
- Current VLM agents score only 38.6 to 50.2 percent across tasks, with none performing consistently well, indicating significant capability gaps remain.
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- agent
- language model
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Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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