ASPIRE 让智能体自主编写并积累可复用机器人技能。
资讯摘要
论文提出 ASPIRE（Agentic Skill Programming through Iterative Robot Exploration），一个持续学习系统，在 code-as-policy 范式下自主编写并改进机器人控制程序，同时把经验沉淀为可复用技能库。系统由闭环执行引擎、持续扩充的技能库和进化搜索三部分组成。作者报告其在扰动操作任务上较此前方法最高提升 77%，在 Robosuite 双臂交接任务上提升 72%，长程家务任务提升 32%；技能库还带来零样本泛化，在未见长程任务上成功率为 31%，此前方法为 4%。
要点速读
- ASPIRE 通过闭环执行引擎获取细粒度多模态轨迹，自主诊断失败、生成修复并验证结果。
- 进化搜索生成多样程序并系统调试，避免只沿单条轨迹改进。
- 作者报告在 80 个 LIBERO-Pro 任务上平均成功率 99%，代表性 Robosuite 与 BEHAVIOR-1K 任务达 100%。
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采集于 2026/10/23 08:00:11（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。