Recursia 具身递归自我改进：LIBERO-Pro 零样本成功率大幅领先
jiqizhixin · x · 2026-10-22
- 北京交通大学、北京大学、NYU、USC 与北京灵星智能提出 Recursia，一种面向组合泛化的具身递归自我改进（Embodied RSI）范式。
- 成绩：LIBERO-Pro Long 位置/任务扰动下零样本成功率分别为 28% 和 53%；NVIDIA ASPIRE 低 5.8 和 15.1 分，OpenVLA 与 π0 约为 0%，π0.5 仅 8% 和 1%。
- 核心问题：单个技能可靠但第二步的世界已被第一步改变；方法：共享可执行栈（工具/技能/交接/验证四层），Executor 记录失败、Proposer 分类修补、候选通过通用性/机制/配对回归测试后入栈，目标执行用冻结栈零样本完成。
所属事件:中外团队提出 Recursia 具身递归自我改进范式(2 条相关)→
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