Recursia：共享可执行栈的机器人技能递归自改进框架

2026年10月20日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Yangzhi Chen 等作者的论文，提出并实验验证 Recursia 递归自改进框架，面向零样本长程机器人操作。该框架的核心做法是把共享可执行栈而非单个任务程序作为持续改进单元：通过源侧执行轨迹定位失败，并据此生成缺失工具或修复共享组件。报道称作者已对该框架进行实验验证，但未给出具体任务、基准或性能数字。截至本版，尚无其他主报道或跟进报道，事件进展以该篇论文所述为限。

AI 根据报道生成 · 42 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。