ASPIRE让机器人自主编写并迭代控制程序

Runyu Lu 等研究者提出 ASPIRE 持续学习系统，让机器人以“代码即策略”范式自主编写并迭代控制程序，把经验沉淀为可复用技能库。论文称其在受扰动的操作任务上较既有方法最高提升 77%，Robosuite 双手交接任务提升 72%，长程家务任务最高提升 32%；在代表性未见过的长程任务上成功率 31%，高于既有方法的 4%。 使用 Claude Opus 5.5 时，ASPIRE 在全部 80 项 LIBERO-Pro 任务上平均成功率 99%，在部分 Robosuite 与 BEHAVIOR-1K 任务上达 100%。研究者还称，仿真中学到的技能可降低真机编程成本，而与实体机器人在线交互获得的技能使 ASPIRE 能逐步提高效率地还原魔方。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。