机器人化身科学家：不改权重，500项任务成功率升至91%
imjustnewatai · x · 2026-08-01
arXiv 上一项名为 LabEvolver 的最新研究展示了机器人如何通过经验积累成为更优秀的科学家。该系统执行真实的湿实验室操作，观察每次行动的结果，并将完成的实验压缩为可复用的技能、策略和安全记忆。其核心亮点在于模型权重保持不变，完全依靠改变上下文经验来提升能力。
在测试中，系统连续执行了 500 项任务，成功率从 76.2% 提升至 91.4%。在物理 pH 调节任务中，完成时间缩短了 48.2%，安全干预减少了 60%。
该系统的核心特性是“闭环”：模型感知世界 $ ightarrow$ 规划改变世界 $ ightarrow$ 世界返回证据 $ ightarrow$ 证据改变下一步规划。尽管目前仍依赖人类设计的技能，但未来更强的系统有望自主发现不确定性、设计并执行实验，从而在物理世界中实现自动化研究的快速迭代。
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