Nautilus 入选 NeurIPS：一条 prompt 跑任意策略×基准×机器人
GeorgiaChal · x · 2026-09-25
Nautilus 是一个机器人学习的 agentic harness，目标是让「在 LIBERO 上评测 π0」到真机部署这类流程，从口头指令到实际 rollout 只需约 1.5 小时。
- 核心主张：仅靠更强的模型无法扩展机器人学习，还需要合适的接口与结构，让策略、基准和机器人能真正即插即用地组合。
- 形态：一条 prompt 即可适配任意 policy、任意 benchmark、任意机器人，并提供 Claude Code 插件。
- 该工作已被 NeurIPS 2026 接收，团队负责人 Yufeng Jin。
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