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主动理解物理世界：ROMA 让机器人学会交互探索物体

研究团队提出 ROMA 主动感知方案，通过构建覆盖近 2000 个日常物体、同步采集视听触力四模态数据的 ROMI-2K 多感官交互数据集，搭建包含 2100 个场景级任务的 ROMA Bench 基准，训练出可自主决策交互行为的 ROMA-7B 模型与配套真实物理交互系统，让机器人形成「推理-交互-反馈」的主动感知闭环，其多模态主动感知表现整体与 GPT-6 Astra 持平，在多链长时序交互任务上更具优势，为下一代主动具身 Agent 发展提供支撑。

媒体报道
主动理解物理世界：ROMA 让机器人学会交互探索物体 机器之心/腾讯网

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