从物理经验中学习：面向机器人操作的上下文空间适配

📋总体概括

一项arXiv新研究提出LEXP框架，让多模态基础模型通过真实物理经验学习来提升机器人操作能力。研究通过多样操作任务实验发现，通用推理模型可作为物理可执行、响应上下文的操作策略，具备精细操作与空间推理能力。LEXP结合任务级规划与经验模块，解释执行证据、按适用条件提取并保留经验教训，再复用相关经验生成上下文反馈指导后续动作，实现从物理经验中学习。