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AI 聚簇研判事件 · 2026/10/12

RoboFoundry 提出自进化系统即策略框架：冻结基座模型通过上下文与技能迭代实现具身智能体自主优化

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南洋理工大学等机构提出 RoboFoundry，首次将具身智能体的整套系统形式化为“自进化的系统即策略”。该框架在保持基座模型参数冻结的前提下，通过自动诊断并进化上下文、技能及执行接口，使 GPT-5.5 在 EmbodiedBench 上的成功率从 56.9% 提升至 72.7%，并在长程记忆与扰动测试中显著超越基线。

最新动向/南洋理工大学等机构提出 RoboFoundry，首次将具身智能体的整套系统形式化为“自进化的系统即策略”。该框架在保持基座模型参数冻结的前提下，通过自动诊断并进化上下文、技能及执行接口，使 GPT-5.5 在 EmbodiedBench 上的成功率从 56.9% 提升至 72.7%，并在长程记忆与扰动测试中显著超越基线。

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  1. 机器之心 (微信公众号)T2·86 分
    • 定义新范式：提出“系统即策略”（System-as-Policy），将上下文、技能和执行接口视为可独立进化的组件，而非静态配置。
    • 零样本迁移能力：在真实机器人上展示了跨机器人、跨任务的零样本迁移以及部署后的在线进化能力。
    • 性能显著提升：在不修改 GPT-5.5 参数的情况下，EmbodiedBench 成功率提升近 16 个百分点；在 LIBERO-PRO 扰动测试中比 CaP-Agent0 高出 243.8–679.7%。