UIUC发布InterEvolve人形机器人测试时进化方法

2026年10月2日，UIUC 团队发布 InterEvolve 方法，让人形机器人控制器无需重新训练即可在测试阶段学会新的 loco-manipulation（移动操作）任务。该方法在冻结的身体先验上叠加物体残差，并把任务写成带完成条件和可调常数的分阶段「奖励程序」，由 LLM agent 负责改写程序结构、数值优化器负责调整常数。候选奖励程序在并行仿真中验证后迭代进化。报道称，由此得到的技能可通过第一视角感知，在真实 Unitree G1 人形机器人上自主运行。当前仅有这一篇报道，未给出具体任务数量、成功率等评测细节，也没有与早先报道存在数字或说法冲突之处。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。