提出物理RSI评测PhysRSI-eval并研究观察性缩放规律

PhysRSI-eval 论文作者提出用首次尝试表现、效率、成功率、预算和失败改进五个维度量化具身智能体的物理递归自我改进（RSI），并在固定交互预算下评测多个 VLM 在 18 项操作任务上的表现。 论文分析了观察性缩放与工作区干预实验：移除历史会降低后期轮次的成功率，冻结的工作区在未见过的布局上仍有用，三个跨任务案例更早取得成功。

AI 根据报道生成 · 47 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。