清华与NUS开源VISTA：免权重更新将LIBERO-Pro成功率从17.5%拉升至95%
量子位 · wechat · 2026-11-07
清华大学与新加坡国立大学团队提出并开源了 VISTA，一个不更新模型权重、让机器人通过自我实验与代码开发逐步进化技能的具身 Agent 框架。
核心设计
- 执行 Agent 使用「Harness」（组织指令、技能、工具调用与执行反馈的代码层）完成任务；Meta-agent 充当开发者，检查代码与运行记录，编写或修改技能代码，并在必要时进入仿真环境获取补充证据；
- 候选 Harness 提交后被冻结，接受自主评估，只有优于当前版本才被采纳；代码版本、继承关系与证据保存在 Harness 图中，可回溯分支继续开发；
- 改进跨轮保留：以奶油奶酪盒上架任务为例，初始 Harness 16 次评估全败，两轮开发后达到并复现 16/16。
实验结果：模型参数保持固定的情况下，LIBERO-Pro 整体成功率从 17.5% 提升至 95.0%；LIBERO-T/S 从 22.8%、12.2% 升至 96.6%、93.4%；RoboTwin 50 个任务从 48.5% 升至 74.0%；RoboCasa Seen/Unseen 从 16.4%、4.7% 升至 24.2%、13.3%。
团队将其视为走向具身智能体「递归自进化」的一步：机器人能力不随训练结束而定型，可在部署后继续根据任务经验开发、验证和完善自身技能。
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