**HandsOn：首个支持通用灵巧操作的大规模仿真基准**

_HandsOn: A Large-Scale Simulation Benchmark for Generalizable Dexterous Manipulation_

> HandsOn 是一个可扩展的仿真平台与基准，旨在评估通用灵巧操作在不同机器人本体、物体及任务需求下的泛化能力。该平台集成了五种机械臂、六只灵巧手及约 200 种随机场景中的物体，包含 18,000 个人类演示和 66 个经人类验证的任务。基准通过 Core-50 和 Transfer-16 两个子集，分别测试基于演示的学习执行、物体关系迁移及无需目标任务演示的技能组合。实验表明，最佳多任务策略在 Core-50 上的成功率为 29.1%，而未经基准微调的 GPT-6 模型表现较弱，突显了当前大模型在物理交互可靠性上的局限。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-10-20 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.26765)