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Hugging Face提出COAP框架实现机器人状态感知与决策

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AI 综述

Hugging Face的研究团队提出了一种名为Code-Only-as-Policy (COAP)的新框架，将机器人视为具身图灵机，通过代码直接从视觉和本体感觉信息中测量并跟踪状态，并据此做出所有决策。该团队称，COAP在RoboDojo的42个双臂任务中实现了70.24%的成功率，且无需在测试时使用模型。该方法具备显式状态、可控执行和可扩展性的优势，适用于机器人的递归自我改进。

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10月8日

04:00
Hugging Face · 每日论文
Embodied Turing Machines: Stateful Code for Robot Recursive Self-Improvement
本文提出 Code-Only-as-Policy (COAP) 框架，将具身世界视为具身图灵机，通过代码直接从视觉和本体感觉信息中测量和跟踪状态，并做出所有决策。COAP 在 RoboDojo 的 42 个双臂任务中实现了 70.24% 的成功率，且无需测试时的模型。该方法具备显式状态、可控执行和可扩展性优势，适用于机器人递归自我改进。

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