NTU RoboFoundry:不改模型参数,机器人系统自进化提分 15.8 个点
jiqizhixin · x · 2026-10-19
南洋理工大学发布 RoboFoundry 系统(arXiv 2609.32862),让机器人软件栈整体自主进化,不改任何模型参数即把 EmbodiedBench 上 GPT-5.5 的成绩从 56.9% 提升到 72.7%。
核心思路与方法:
- 核心主张「System-as-Policy」:具身策略不只是模型,而是模型+记忆+技能+交互框架+code-as-policy 逻辑组成的系统;多数工作只孤立改进单一组件并在部署后冻结其余部分,RoboFoundry 则让整个系统持续演化。
- 运行「Act — Reflect — Repair — Promote」进化循环:跨本体执行任务、把失败归因到具体能力、修订任务级系统、评估候选方案,再将泛化通过的变化晋升到通用系统。
- 结果:五个基座模型全部提升(GPT-6 Astra +6.1、Qwen3.7-Plus +10.3、GLM5.3-Flash +7.4、Qwen3.8-27B +14.2 等);长时程记忆基准 RoboMemArena 上成功率 72.8,超过 PrediMem、MemER、HiF-VLA 等对比方法;LIBERO-PRO 鲁棒性扰动测试达 92.0/91.8,并展示了物理机器人上的真实适应与进化。
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