自己進化するハーネスで履歴依存の操作を改善

中国科学技術大学や上海AIラボらが、VLMを編集可能なハーネスでロボットエージェント化するSERAを提案した。長期タスクでは進捗や過去の結果を保持する非マルコフ的な依存が生じる。SERAは観測と実行結果からタスク文脈を更新し、次の計画に反映する。低レベル制御は固定のVLAが担い、環境ロールアウトでハーネスの修正案を評価して選ぶ。RoboMMEで自律選択時の全体成功率は51.38%となり、自己進化なしの44.38%を上回った。