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复旦团队提出具身自进化框架RoboSkill
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AI 综述
2026年10月24日，复旦大学可信具身智能研究院团队提出具身智能框架 RoboSkill。该框架旨在解决通用智能体无需预先采集示范数据、但现场摸索耗时过长的问题，通过引入触觉反馈来加速状态确认，并将探索出的有效方法与执行代码沉淀为可复用技能。测试结果显示，在仿真环境中，RoboSkill 使 GPT-5.6-Sol 的平均耗时从 94.5 分钟缩短至 35.9 分钟，任务一次成功率从 15% 提升至 67.5%，同时在真机操作中的耗时也得到显著缩短。
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最新进展10月24日 20:58
复旦团队发布具身自进化框架RoboSkill，通过触觉反馈与技能沉淀显著提升操作效率与成功率。报道时间线
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10月24日
- AITNT · AI头条复旦大学团队提出具身自进化框架 RoboSkill，通过触觉反馈与技能积累提升机器人任务效率
复旦大学可信具身智能研究院团队提出具身智能框架 RoboSkill，通过触觉反馈加速状态确认，并将探索出的有效方法与执行代码沉淀为可复用技能。该框架解决了通用智能体无需预先采集示范数据但现场摸索耗时过长的问题，在仿真测试中使 GPT-5.6-Sol 的平均耗时从 94.5 分钟降至 35.9 分钟，一次成功率从 15% 提升至 67.5%，真机操作耗时亦显著缩短。
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