RoboFoundry 凍結基座模型只進化系統，GPT-5.5 具身成功率升至 72.7%
新加坡南洋理工大學、北航、新加坡國立大學、上海交大等團隊提出 RoboFoundry，把機器人智慧體的整套外圍系統當作策略來進化，基座模型引數保持凍結。在 EmbodiedBench 上，GPT-5.5 的平均成功率從 56.9% 提升到 72.7%，五個基座模型全部提升，基座間最大差距由 19.6 個百分點縮小到約 11.5。長程記憶基準 RoboMemArena 上任務成功率比所有基線至少高 39.0%，真機套娃任務成功率 70%，單獨使用 π0.5 為 30%。
首個把智慧體系統本身形式化為「自進化系統即策略」的具身框架，給出凍結基座模型下由執行軌跡診斷、驗證並沉澱通用技能的完整閉環，對做具身智慧體與機器人系統的人有直接參考價值。
原標題：具身智能开始卷系统了：RoboFoundry让机器人自主进化
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| 狀態 | 精選 |
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