魔法原子 EchoPolicy-0 在 AI2 具身基准 MolmoSpaces 拿下 Combined 榜首

魔法原子（Magic Atom）MagicLab Studio 10 月 13 日公布：其面向通用机器人操作的 VLM Agent 框架 EchoPolicy-0 在艾伦人工智能研究所（AI2）的零样本具身评测 MolmoSpaces Combined 榜单上，以 75.4% 的四项任务等权平均成功率位列全球第一，覆盖全部 4 个 v1 任务；同一榜单同一分组下，自研具身 Agent 框架 MagicBrain 以 3.4B 参数取得 72.4% 平均成功率、全球第四，其中抓取成功率 94.4%。四项评测共 3915 局全量。

做法上，EchoPolicy-0 不改动作模型的输入，而是让动作模型先提出多条候选轨迹、把它们投影到图像平面，再由 VLM 依据语言目标挑选更匹配的一条，并在执行后持续验证；几何操作工具负责提供可检查的空间交互。团队把这条路线概括为「让能力被统一调用、组合和验证」，不同任务共享同一套观察—理解—选型—执行—验证闭环，具体的接触与运动交给各自的执行器。

需要打折看的地方：名次与分数是厂商口径（通过量子位发布），MolmoSpaces 榜单页在本机链路上不可直读（直连 000、r.jina.ai 返回 422），官方站 magiclab.top 是纯客户端渲染、页内 EchoPolicy/MagicBrain/Molmo 命中均为 0，因此这两个数字无法在本机用一手榜单页复核；MolmoSpaces 生态含 23 万余个室内环境与约 13 万个物体资产，评测难度主要在跨场景泛化与真实接触。

原文链接：量子位 / 魔法原子 MagicLab