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哈佛、英伟达等提出RAX机器人在线探索框架
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AI 综述
2026年10月25日，机器之心报道，哈佛、伯克利、英伟达、MIT和斯坦福的研究团队提出RAX（Robot Agent eXploration）框架。该框架让通用Coding Agent直接连接机器人的感知与控制接口，通过在线探索将成功决策写成可执行程序，并积累为可复用技能，同时模型参数保持冻结。报道未披露实验规模、具体任务或量化结果。目前进展停留在框架提出与思路介绍阶段。
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最新进展10月25日 17:00
哈佛、英伟达等团队提出RAX框架，让Coding Agent在线探索机器人技能。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月25日
- 机器之心精选哈佛、伯克利、英伟达等提出 RAX，用在线探索 Scaling 让机器人自主学习
哈佛、英伟达、伯克利、MIT 和斯坦福的研究团队提出 RAX（Robot Agent eXploration），让通用 Coding Agent 直接连接机器人感知与控制接口，通过在线探索把成功决策写成可执行程序并积累为可复用技能，模型参数保持冻结。
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