英伟达开源 ASPIRE 1.0:让编程 agent 给机器人改程序,把修好的经验存成技能库
10 月中旬,英伟达 GEAR 实验室在 GitHub 发布 ASPIRE 1.0(Apache-2.0,仓库 554 星),论文编号 arXiv:2607.00272。它的做法是把机器人当成会写代码也会调代码的 agent:agent 在开源的 CaP-X 框架里写 Python 控制程序,执行引擎按每个感知、规划、抓取、控制调用记录多模态轨迹,失败后 agent 顺着轨迹定位问题、改程序、重跑验证,验证有效的修复被整理成可检索、可组合的技能条目,另有一条进化搜索并行生成多个候选方案。
官方给出的结果:换用 Claude Opus 5.5 后,LIBERO-Pro 全部 80 项任务平均成功率 99%,Robosuite 与 BEHAVIOR-1K 的代表性任务 100%;未见过的新长程任务零样本成功率 31%,此前方法约 4%。在真机上,ASPIRE 驱动的机械臂解魔方,耗时随技能库积累逐步下降;仿真是学到的技能也能迁移到不同本体与不同机器人 API 上。
这件事的意义在训练产物的形态:不再是又一份不透明的权重,而是一套能读、能改、能 diff 的程序与技能条目,模型升级后整套经验仍然可用。对 AI coding 方向,它也是「agent 看得见执行轨迹才改得对」的一次验证——反馈粒度细到单个调用,修复才可定位。需要留意的是仓库自己写明:执行模型生成的 Python 有完整 import 权限,试验进程与看门狗不构成安全沙箱,真机部署前得自己补隔离。
GitHub https://github.com/NVlabs/ASPIRE ;论文 https://arxiv.org/abs/2607.00272 ;量子位 https://hub.baai.ac.cn/view/58784