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Attacca：面向长时序具身智能体的状态连续目标导向控制
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AI 综述
2026年10月6日，Hugging Face Daily Papers发布了Attacca论文，提出了一种面向长时序具身智能体的视觉目标条件策略。该方法通过与执行环境解耦的目标图像，学习从搜索到交互的完整轨迹，旨在解决长时序任务中的目标导向控制问题。在Minecraft任务上的实验结果显示，Attacca的干净成功率达到39.0%至47.5%，较此前最强基线提升1.7至2.4倍；在长时序任务场景中，完成率最高可达54%，提升幅度最高达7倍，验证了其方法在长时序具身任务中的有效性。
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最新进展10月6日 04:00
Attacca在Minecraft长时序任务上完成率最高达54%，较最强基线提升最高7倍。报道时间线
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10月6日
- HF Daily PapersAttacca：面向长时序具身智能体的状态连续目标导向控制
Attacca 提出了一种面向长时序具身智能体的视觉目标条件策略，通过与执行环境解耦的目标图像学习从搜索到交互的完整轨迹。在 Minecraft 任务中取得 39.0-47.5% 干净成功率，较最强基线提升 1.7-2.4 倍，长时序任务完成率最高达 54%、提升最高 7 倍。
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