arXiv · AI· Runyu Lu, Yubo Wu, Ethan Kou, Haotian Lin, Letian Fu, Wenli Xiao, Ajay Mandlekar, Yinzhen Xu, Guanya Shi, Ken Goldberg, Ang Chen, Mosharaf Chowdhury, Jan Kautz, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan, Guanzhi Wang·· 16 小时前AI 评分42
ASPIRE：用于机器人技能发现的智能体方法
ASPIRE: Agentic /Skills Discovery for Robotics
AI 导读
机器人持续学习系统 ASPIRE 通过代码策略范式和进化搜索自主编写控制程序，建立可复用技能库。 该系统在扰动操作任务中比现有方法提升77%，利用 Claude Opus 5.5 在 LIBERO-Pro 任务中达到99%平均成功率。 其积累的模拟技能可零样本泛化至真实机器人，显著减少实体机器人的编程工作量。
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