哈佛輝達等用 Coding Agent 讓機器人自主探索，五大基準領先 37.4 點
哈佛、輝達、伯克利、MIT 與斯坦福團隊提出 RAX：讓通用 Coding Agent 直接接入機器人的感知與控制介面，靠自主探索把成功決策寫成可執行程式，模型引數全程凍結。
首次系統研究跨模擬、跨真機、跨本體的線上探索 Scaling，零動作示範即超過用 50 至 100 條示範訓練的 VLA/WAM，框架與技能庫全部開源，具身智慧與 agent 研究者可直接複用。
原標題：机器人的o1时刻来了！哈佛、伯克利、英伟达推出探索Scaling Law，五大基准平均领先37.4个点
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