RAX用冻结LLM探索驱动机器人，成功率最高达96.7%

RAX团队发布机器人智能体项目RAX，通过冻结LLM编码Agent连接机器人感知与控制API，在无需人类示范的情况下从反馈中学习。实验显示，RAX性能超过π0.5，成功率最高达96.7%，计算成本仅为Opus的约1/20。