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哈佛、英伟达、伯克利、MIT、斯坦福联合提出RAX，让冻结大模型编程智能体在真机上试错自学，无需示范数据与策略训练。
具身大模型与机器人智能体
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3 分钟搞懂具身大模型与机器人智能体
为什么难
- 哈佛、英伟达等联合提出RAX：冻结大模型智能体实现真机自学
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哈佛
哈佛哈佛、英伟达、伯克利、MIT、斯坦福联合提出RAX，让冻结大模型编程智能体在真机上试错自学，无需示范数据与策略训练。
以公开报道为准未披露
具身大模型与机器人智能体
英伟达
英伟达英伟达 Isaac Lab 3.0 正式版上线，新增多物理引擎、多 GPU 规模化训练及强化学习后训练与策略部署能力。
以公开报道为准数亿元
仿真训练与开发工具链人形机器人具身大模型与机器人智能体
伯克利
伯克利哈佛、英伟达、伯克利、MIT、斯坦福联合提出RAX，让冻结大模型编程智能体在真机上试错自学，无需示范数据与策略训练。
以公开报道为准未披露
具身大模型与机器人智能体
MIT
MIT哈佛、英伟达、伯克利、MIT、斯坦福联合提出RAX，让冻结大模型编程智能体在真机上试错自学，无需示范数据与策略训练。
以公开报道为准超2亿美元
具身大模型与机器人智能体创业与融资仿真训练
斯坦福
斯坦福哈佛、英伟达、伯克利、MIT、斯坦福联合提出RAX，让冻结大模型编程智能体在真机上试错自学，无需示范数据与策略训练。
以公开报道为准未披露
具身大模型与机器人智能体模仿学习具身智能系统与机器人控制