RAX 用冻结 LLM 靠探索驱动机器人:零示教超 π0.5 达 96.7%,成本仅 1/20
du_yilun · x · 2026-10-22
叶睿团队等发布 RAX——一个靠规模化在线探索学习的学习型机器人智能体系统：
- 方法：一个冻结的编码 agent 直接连接机器人的感知与控制 API，从反馈中学习并写出感知-规划-执行的程序；所学沉淀在工作区里的笔记、程序和可复用技能库中，模型本身不更新
- 零遥操作、零动作示教即可完成真机任务：0.1mm 间隙的插接、空气炸锅操作、可变形物体、长程移动全身控制
- 探索成果编译成代码：空气炸锅任务从 agent 72 分钟手工探索压缩到 18 秒全自动执行，加速 241 倍
- 新增支持 DeepSeek Harness 与 Kimi Code，可自托管 DeepSeek-V4.1-Flash 本地推理；DexJoCo 基准上仅 3 条示教即超 π0.5 与 Fast-WAM 10% 以上，API 成本约为 Claude Opus 5.5 的 1/20
- 全部会话日志（含 agent 转录、工具调用、相机录像）在 Hugging Face 开放
所属事件:RAX 冻结 LLM 探索驱动机器人，性能超 π0.5(2 条相关)→
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