EmbodiedEvo自进化编码智能体论文发布

2026年10月15日，arXiv cs.RO 刊出 Wenyi Li 等作者的论文，提出 EmbodiedEvo——一种面向物理智能的自进化编程智能体。该智能体将物理反馈蒸馏为可复用的代码 Skills 和诊断 Lessons，使智能体无需更新模型权重即可跨场景复用经验；据论文，经验在每项任务的一个 Playground 场景中获取，随后冻结，供独立智能体在未见场景中使用。在 RoboDojo-Sim 上，EmbodiedEvo 取得 44.48 的平均分和 37.82% 的成功率，超过所有官方验证结果；相比原始交互历史，Skills 与 Lessons 在执行成本降低 53.0% 的情况下达到相当的任务表现。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。