EmbodiedEvo让机器人试错积累经验

Einsia AI Navers Lab提出EmbodiedEvo方法，让编码智能体先在Playground场景中自由交互，通过试错积累可复用的代码Skills与文本Lessons，并将经验验证后打包为带检查条件的参数化函数，供后续新场景和新机器人的Test智能体使用。 该方法仅允许在Playground阶段调用reset()，Test阶段不可用，以避免通过重置环境替代真实经验积累；累积的harness会被冻结并继承，作为下一次运行的起点。论文称，该方法已在RoboDojo具身智能基准上完成验证。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。