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ENCORE：编码智能体从少量演示写机器人策略
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AI 综述
2026 年 10 月 12 日，MIT 与 2077AI 等机构推出 ENCORE，思路是让编码智能体把少量演示当作“证据”而非训练数据，据此直接写出机器人操作策略程序。据该报道，在 LIBERO-PRO 基准上，有演示时首个程序即可在半数扰动任务上成功，即使不给演示也能成功 1 个任务；程序冻结后在 LIBERO-PRO 上取得 96.3% 的成功率，高于此前最强智能体系统报告的 89.3%。在真实双臂机器人上，ENCORE 各用 5 个演示便学会了方块交接与杯子翻转两项操作。目前公开信息集中于其方法与上述基准、真机结果，尚未见其他来源的独立复现或更多任务验证。
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最新进展10月12日 17:17
ENCORE 在 LIBERO-PRO 上冻结程序成功率 96.3%，超过此前最强系统的 89.3%。报道时间线
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10月12日
- AGI HuntENCORE：编码智能体读 5 个演示写出机器人操作策略，成功率 96.3%
MIT 与 2077AI 等机构推出 ENCORE，让编码智能体把少量演示当作证据而非训练数据，直接写出机器人操作策略程序。在 LIBERO-PRO 上，有演示时首个程序即在半数扰动任务成功，无演示也能成功 1 个任务；冻结后的程序以 96.3% 胜过此前最强智能体系统的 89.3%。真实双臂机器人上各用 5 个演示学会方块交接与杯子翻转。
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