哈佛与伯克利等团队提出具身智能框架 RAX，通过在线探索实现零示范部署

哈佛大学、加州大学伯克利分校与英伟达等机构联合提出机器人学习框架 RAX，通过通用智能体在线探索并生成可执行代码，将经验沉淀为可复用技能。在模型参数完全冻结且无需人工动作示范的前提下，RAX 在 RoboDojo 和 BEHAVIOR-1K 等五大仿真基准上相对以往 SOTA 模型平均领先 37.4 个百分点。