יום ראשון, 4 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

קידוד ובחירה: מה עוזר להתפתחות תכנות אוטומטית של רובוטים עם ממשק ראייה

Scale and Selection: What Makes Automatic Harness Evolution Work for Visual-Interface Robot Agents
במאמר זה, נראה כיצד רובוטים עם ממשק ראייה יכולים להתפתח באופן אוטומטי, כולל שמות מודלים/כלים/חברות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.39304v1 Announce Type: cross Abstract: When an off-the-shelf coding agent is used directly as a robot policy, observing a browser-based 3D interface through screenshots and acting by posing a virtual target gripper through a few tools, the agent's harness, its prompts, tools, and control rules, largely determines success, and until now it has been written by hand. We show that this harness can be improved automatically by another coding agent, the optimizer agent, and report two findings about what makes it work. First, the number of rollouts the optimizer agent sees per round governs whether the evolved harness is trustworthy, generalizes, and improves steadily. A single rollout is a noisy binary outcome, so with few rollouts per round a revision can be promoted on luck; enlarg
קרא במקור המקורי