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AI 聚合热点事件 · 2026/10/30

清华等提出群体经验学习范式 96 台机器人集群验证超人类成功率

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清华大学联合无问芯穹、智元提出“群体经验学习”（CEL）新范式，旨在解决具身智能规模化部署中人工示范数据稀缺的瓶颈。该范式允许机器人从同伴的成功经验中学习而非仅依赖人类指导，并在96台真实机器人集群中完成验证。实验显示，未参与训练的机器人在五项复杂任务中的总体成功率达97.5%，超过人类操作员平均水平，且随着集群规模扩大，性能呈现显著的正向规模化趋势。

最新动向/清华大学联合无问芯穹、智元提出“群体经验学习”（CEL）新范式，旨在解决具身智能规模化部署中人工示范数据稀缺的瓶颈。该范式允许机器人从同伴的成功经验中学习而非仅依赖人类指导，并在96台真实机器人集群中完成验证。实验显示，未参与训练的机器人在五项复杂任务中的总体成功率达97.5%，超过人类操作员平均水平，且随着集群规模扩大，性能呈现显著的正向规模化趋势。

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    清华等提出群体经验学习范式 96 台机器人集群验证超人类成功率

    原标题：从学习人类到学习机器人同伴，清华大学联合无问芯穹、智元提出具身智能规模化落地新路径

    • 提出群体经验学习（CEL）范式，让机器人通过共享和复用同伴成功经验进行自我进化，减少对人工示范的依赖。
    • 在96台真实机器人集群上完成规模化验证，未训练机器人在插花、组装等五项任务中总体成功率达97.5%，超越人类平均水平。
    • 证实了“机器越多越强”的规模化效应：随着参与学习的机器人数量从16台增至96台，系统整体性能显著提升。