中外团队提出 Recursia 具身递归自我改进范式

北京交通大学、北京大学、纽约大学、南加州大学与北京灵星智能联合提出 Recursia，一种面向组合泛化的具身递归自我改进（Embodied RSI）范式。该方法在 LIBERO-Pro 基准测试中取得零样本成功率的显著领先，展现了机器人在未见任务组合上的泛化能力。

2026-10-22 ~ 2026-10-22 · 2 条相关

• Recursia 具身递归自我改进：LIBERO-Pro 零样本成功率大幅领先 — jiqizhixin · 2026-10-22

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