RoboFoundry 以系统即策略自进化,EmbodiedBench 提升 GPT-5.5 达 27.8%

Jingsong Liang · hf · 2026-09-29

RoboFoundry 提出首个「自进化 System-as-Policy」具身智能体框架:不再单独优化记忆、上下文、技能或动作接口等组件,而是把支撑系统本身当作统一策略来演化。

系统诊断决策与记忆管理的能力缺口,把执行轨迹转化为经过验证的任务级系统更新,并将反复出现的改进推广到通用系统。演化覆盖两个层面:管理活动上下文与文件系统持久记忆的上下文系统,以及组织原子技能、可复用组合与失败条件恢复的分层技能系统。共享语义接口将具身无关的决策与具身相关的执行分离,使演化出的能力可跨异构机器人迁移。

结果:EmbodiedBench 上取得 SOTA,将 GPT-5.5 提升 27.8%,并使 Qwen3.7-Plus 接近 GPT-5.5 水平(70.3% vs 72.7%);长程记忆 RoboMemArena 领先所有基线至少 39.0%;LIBERO-PRO 各扰动类型上超 Cap-Agent0 243.8%–679.7%。真实部署中实现跨机器人、跨任务的零样本迁移与在线演化。

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