arXiv · cs.AI· Python Song·· 19 天前AI 评分47
EmbodiedRSI：基于假设引导共同进化的机器人主动持续学习框架
EmbodiedRSI: Active Continual Robot Learning Through Hypothesis-Guided Co-Evolution
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Python Song
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.10498v1
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AI 导读
研究者推出自进化智能体框架 EmbodiedRSI，让机器人自主决定探索方向，并将物理交互转化为代码与技能改进。其采用 Fast-Slow 双系统架构，用 Hypothesis Graph 维护竞争性代码与技能假设。在 RoboCasa365 上总体成功率达 77.0%（最佳基线为 40.1%），LIBERO-Pro 上达 86.8%，并可零样本迁移到真实机器人，多任务成功率为 71.3%。
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