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哈佛英伟达等团队发布机器人具身智能框架RAX
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AI 综述
2026年10月26日，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。该框架基于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，从而实现零示范部署。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等五大仿真基准上的测试表现，相对以往SOTA模型平均领先37.4个百分点。
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最新进展10月26日 10:26
哈佛、伯克利与英伟达等联合发布RAX框架，实现零人工示范与冻结参数下的机器人自主探索部署。报道时间线
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10月26日
- AITNT · AI头条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。
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