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提出COAP具身任务范式
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AI 综述
2026年10月8日，Hugging Face Daily Papers报道论文《Embodied Turing Machines》，提出 Code-Only-as-Policy（COAP）具身任务范式。该方法用代码从图像和本体感知中跟踪机器人、环境与任务状态，并基于这些显式状态进行决策。报道称，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，COAP 的显式状态、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。
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最新进展10月8日 08:00
论文提出COAP，并在RoboDojo双臂任务中取得70.24%成功率。报道时间线
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10月8日
- Hugging Face Daily PapersEmbodied 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。
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