机器之心 · 微信公众号·2026-10-25 17:00· 5 小时前精选AI 评分88

哈佛、伯克利、英伟达等提出 RAX，用在线探索 Scaling 让机器人零示范学技能

机器人的o1时刻来了！哈佛、伯克利、英伟达推出探索Scaling Law，五大基准平均领先37.4个点

AI 导读

哈佛、英伟达、伯克利、MIT 和斯坦福的研究团队提出 RAX（Robot Agent eXploration），让通用 Coding Agent 连接机器人感知与控制接口，通过在线探索把成功决策写成可执行程序并积累为可复用技能，模型参数保持冻结。

推荐理由

RAX 用冻结模型加在线探索生成可复用程序，零动作示范下在五大仿真基准平均领先 37.4 个百分点，为机器人学习提供了不同于扩大数据与模型的一条路径。