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Aether AI 與加州大學聖地牙哥、戴維斯分校團隊開源 RobotAgentBench，把一個真實家庭擴建成 50 種模擬佈局、90 個原子任務與 4 種開放情境，用部分進度分數與停滯率量測家用機器人的自主性。論文表 1 顯示同一組 Codex 與 InternVLA-A1.5 用三種架構接線，五項能力平均從 23.3 拉到 48.5，開放情境榜首 15.4 是四種情境的進度平均而非家務成功率，瓶頸正在從操作能力移往規畫、執行與驗收的交接設計。