Embodied Turing Machines：用于机器人递归自我改进的有状态代码

论文提出 Code-Only-as-Policy（COAP），用代码从图像和本体感知中跟踪机器人、环境与任务状态，并据此完成决策。COAP 在测试时不使用 VLM 或 VLA，在 RoboDojo 的 42 个双臂任务上达到 70.24% 成功率。作者认为其显式状态、可控执行和可扩展共享库适合递归自我改进，也可作为 VLA 和 Agent Harness 的数据引擎。