arXiv cs.RO· Qiang Wang, Jianxin Bi, Shulong Jiang, Ruiyang Si, Wenbo Huang, Kaiqi Chen, Jiaxin Li, Liyun Li, Xuanyi Li, Daquan Zhou·· 5 天前AI 评分67
PyRUA-REAL：编码智能体在真实世界探索中实现机器人递归自我改进
PyRUA-REAL: Robot Exploration and Adaptive Learning through RSI in the Real World
AI 导读
PyRUA-REAL 框架让编码智能体把真实交互经验保存为持久记忆和可复用可执行技能，用于后续探索与代码改进。在八项真实世界操作任务上平均成功率为 91.1%，在 RoboDojo 基准的 42 项任务上平均成功率为 84.4%。研究还考察了智能体协作方式、执行反馈对代码改进的作用，以及任务描述和已有技能对鲁棒性与任务迁移的影响。
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