ManifoldAI登顶RoboDojo榜单：ICL世界动作模型+递归自进化框架
机器之心 · wechat · 2026-10-17
ManifoldAI 的 WorldScape R²SI 系统登顶机器人学习基准 RoboDojo 总榜，超越 GPT-6-Astra、英伟达 GR00T-N1.7 等。
两大技术支撑
- ICL（上下文学习）：WorldScapePolicy 2.5 无须后训练，看一遍人类示范即习得新任务，覆盖动作迁移（盖章动作泛化到新印章/材质）、多阶段技能组合、零样本长任务（引入视觉记忆与事件记忆机制）；对未知任务成功率领先对照 VLA 模型数倍。
- R²SI（递归机器人自进化）：双层 Agent 结构——内层 RobotAgent 以多视角图像、本体状态与回合记忆为上下文，按任务加载 Skill 执行（可调用反应式模型 WSP）；外层 RecursionAgent 跨轮次复盘执行记录，修订 Skill 或组织数据训练 WSP，更新经测试自动发布。
案例：pushT 任务首轮 723 步超预算，外层修订 Skill（解耦平移与转向、分段释放夹爪）后 596 步满分，迭代至 389 步，下降约 35%；装箱任务中 WSP 被调用并被外层持续训练改进。
下一步考验是该路径能否转化为真实落地场景的通用能力。
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