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多机构联合提出具身自改进框架Recursia并开源
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AI 综述
2026年10月14日，北京交通大学、北京大学与纽约大学等机构联合提出 Recursia 框架。该框架利用内外双层循环构建共享可执行栈，探索具身智能的递归自我改进机制，以应对机器人长序列任务的泛化难题。评测结果显示，在 LIBERO-Pro Long 基准测试中，Recursia 在位置和任务扰动下的零样本成功率分别达到 28.4% 和 53.4%，性能优于英伟达 ASPIRE；真机测试平均成功率达到 66.7%。目前，相关代码与项目主页已对外开源。
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最新进展10月14日 16:20
联合团队发布具身自改进框架Recursia并开源，真机测试成功率达66.7%。报道时间线
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10月14日
- AITNT · AI头条多机构联合提出 Recursia：基于具身递归自我改进突破机器人长序列任务泛化
北京交通大学、北京大学与纽约大学等机构联合提出 Recursia 框架，利用内外双层循环构建共享可执行栈，探索具身智能的递归自我改进机制。在 LIBERO-Pro Long 基准测试中，Recursia 在位置和任务扰动下的零样本成功率分别达到 28.4% 和 53.4%，表现优于英伟达 ASPIRE；真机测试平均成功率达到 66.7%。代码与主页已开源。
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