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训练机器人根据自然语言指令执行操作任务是个颇具挑战的问题，CALVIN为此提供了一个模拟基准环境。智能体需要按顺序完成一串指令，比如打开抽屉、拾取蓝色积木并把它推进去，这比多数视觉语言数据集里的单一短任务复杂得多。对于研究语言条件控制或具身智能的团队，CALVIN提供了可复现的评估协议，支持灵活的传感器配置和多种动作空间。仓库中还包含了基于PyTorch Lightning和Hydra的基线训练代码，你可以直接把自己的方法与已有结果对比，不必从头搭建环境。这种把结构化挑战与现成基线结合的设计，让它成为验证长周期操作智能体的实用场地。