新闻、仓库与研究，按时间排列。
arXiv 预印本提出 PhysEvolve，一种基于验证器的自进化框架，通过模型自提议的可执行世界程序和物理引擎模拟的反事实分支，训练 VLM 进行因果物理推理。从 Qwen3-VL-8B-Instruct 出发，无需人工干预数据，PhysBench Throwing 提升 8.8 分，ContPhy Counterfactual Removal 和 Goal-Pit 分别提升 7.4 和 24.4 分，并对布料、流体、软体等未见动力学和真实视频实现零样本迁移。
一篇 arXiv 技术报告系统研究物理递归自我改进（RSI）的机制、scaling 行为与泛化，提出 PhysRSI-eval，用首次尝试性能、效率、成功率、预算与失败改进五轴指标，在固定交互预算下评测多个 VLM 于 18 个操作任务。分析引出 Physical Barrel 假设，并从公开能力预测相对表现、从早期物理反馈预测后续进展两个角度做观测性 scaling 分析；工作区干预显示移除历史会降低后期成功率，而冻结工作区在未见布局上仍有效，说明场景特定适应与可复用经验可以共存。
推荐理由：论文用五轴指标量化物理 RSI 并给出观测性 scaling 分析，能帮助读者理解 VLM 智能体自我改进能力的来源边界。
ToukoUrsin 在 GitHub 发布 factory-autopilot，这是 Recursive Agents Hackathon（Crusoe × Cerebral Valley）的参赛项目，一个能改写自身 playbook、工具和角色的维护 Agent 团队。候选改动须在未见过的种子上通过配对门控验证，安全动作数不得增加才被保留。留出考试（12 seeds 201–212）显示团队从 N 代的均分 66.5 提升到 N+3 代的 92.8，不安全机器人动作从 21 降到 0；门控保留了 verifier_role、deadline_sweep 和 reorder_buffer，拒绝了使不安全动作从 0 升到 15 的 fast_track。
论文提出 AdaRSI，一种具身智能体的按需递归自我改进（RSI）框架，解决 VLA 在未见长程任务中途中失败的问题。编码 agent 先改进技能与 harness，再通过从保存状态重试失败子步骤来归因持续失败，仅对仍不可靠的子步骤用自采演示和先前任务经验做微调。在 RoboCasa365 全部 50 个目标任务上，以 GR00T N1.5 为执行器且无人类演示，AdaRSI 在三个套件上均提升 VLA，将未见复合任务成功率从 4.6% 提至 13.8%；相比微调每个子步骤，成功率略高而仅用 28% 的 GPU 时间和 22% 的自采演示。论文链接 https://arxiv.org/abs/2610.20474v1
推荐理由：论文给出按需微调与全量微调的对照数据，GPU 时间和自采演示用量都大幅降低，方法细节可直接参考。
Xinyi Wang 等在 arXiv 发布 SEAR（Self-Evolving Agentic Robotics）框架与基准，语言模型智能体通过编写控制代码并在真实与仿真任务中保留有效经验实现自我进化。框架含 code-as-policy、agent-as-policy、auto-research 三种模式，基准覆盖 7 个前沿模型、330 个仿真任务与 5 个真机任务、累计超四年智能体运行时间。主要发现包括任务更难时延长会话更划算、控制代码与共享例程可跨任务和模拟器迁移而任务特定方案不能、真机上智能体设计的练习与新颖人类设计场景存在性能差距，且纯文本模型可媲美可比多模态模型；基准与代码库已开放。
推荐理由：该基准专门设计对照组区分真实学习与重复尝试和运气，并给出跨模拟器与真机迁移的实测发现，方法可复用。
arXiv 论文提出 Physical Recursive Self-Improvement（Physical RSI）概念，指物理经验驱动机器人能力及其改进过程的持久更新。作者给出 L0-L5 分级框架，区分能力层与元层更新、任务内与跨任务收益，并指出在噪声观测、连续动态、试错成本高与不可逆后果下，现有文献尚未真正实现该定义下的 Physical RSI。研究优先级包括可靠反馈、因果归因、安全保持与基准评测。
kitrakrev 在 The Harness Engineering & Model Wrangling #SFTechWeek Hackathon（2026年10月11日）单日开发的 Morph 开源（https://github.com/kitrakrev/morph），围绕固定 planner 模型（Claude Haiku）构建自我演化 harness，从机器人结构文件 bootstrap 规则并逐步演化工作流图、约束与信念。同一 planner 下无人机 held-out 任务从 0/12 提升到 12/12、0 安全违规，四足与 held-out 六足本体零代适应即 12/12；固定翼 VTOL 一条规则编辑后从 16 项违规降到 0。