Active Learning

EmbodiedRSI：首個透過「假設引導」實現自主演化與持續學習的機器人框架

EmbodiedRSI: Active Continual Robot Learning Through Hypothesis-Guided Co-Evolution

EmbodiedRSI 採用快慢雙系統架構與假設圖，讓機器人能自主設計實體實驗，在互動中協同演化程式與技能，突破傳統機器人 foundation model 的適應瓶頸。