COAP：把机器人策略写成可执行代码
Embodied Turing Machines: Stateful Code for Robot Recursive Self-Improvement
编码Agent离线开发共享策略库，机器人运行时由代码跟踪状态并选动作。作者在RoboDojo双臂仿真任务报告70.24%成功率；依赖已知场景参数，尚无真机与跨场景证明。论文于北京时间10月9日01:29提交，本期作为近期补看。
相关期次：2026-10-10 精选
阅读笔记
论文提出Code-Only-as-Policy：编码Agent在离线环境中开发共享代码库，机器人运行时由代码测量与维护显式状态，再由固定规则选动作，无须每步调用VLM/VLA。作者报告RoboDojo 42个双臂仿真任务平均成功率70.24%，最强对照31.38%。然而全部结果在仿真中，程序利用已知相机参数、机器人模型和物体尺寸；真机是否能保持精度与泛化尚未证明。论文2026-10-08 17:29 UTC提交，北京时间10月9日01:29，超出本期严格窗口，作近期补看。
原文：https://arxiv.org/abs/2610.12369
本期资料页：https://www.asteronline.cn/juju-radar/2026-10-10/
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