#微博视频号续航计划# NVIDIA的Jim Fan 介绍了他们最近做的Codex +机器人自动任务的框架ENPIRE。呃，天网雏形？

ENPIRE 是 NVIDIA GEAR、CMU 和 UC Berkeley 等团队提出的一套面向真实物理世界的智能体机器人自改进框架，目标是让 coding agents 能够直接管理真实机器人实验。在真实任务中，ENPIRE 展示了插针整理、扎带操作、GPU 插入等高精度操作能力，并观察到机器人集群规模扩大后能更快取得成功的“物理扩展”现象。

另外，Jim Fan 还介绍为啥用Codex而不是Claude Code是因为发现Codex性能更好。

“今天，我们首次把 AutoResearch 带入了物理世界！隆重介绍 ENPIRE：我们给 8 个 Codex 智能体配备了一支机器人舰队、一批 GPU 资源，以及充足的 token 预算。我们让它们自由行动，只设定了一个简单目标：尽快完成任务，让机器人保持忙碌但确保安全，不要浪费宝贵的计算资源。请注意，这不是开玩笑。

随后，人类退到一旁，我们的守望开始了。机器人舰队开始“活”了起来：它们学会寻找视觉线索、重置场景、练习新技能、调试控制栈、在线阅读论文、讨论、反思、卡住，然后直接在硬件上再次尝试。我们所做的，只是给 Codex 提供了一个通向原子世界的 API，剩下的一切都是涌现出来的。

ENPIRE 能够独立完成高精度任务，比如绑扎束线带、整理细小插针，以及安装 GPU。我们还发现了一种新的“物理扩展”形式：8 台机器人并行探索时，进步速度显著快于更少数量的机器人。

我们 NVIDIA GEAR 实验室的一部分现在可以整夜不知疲倦地自我改进。早上我们只需要读它们的报告。

/目标：我们所有人都去休假，而黄仁勋甚至不会注意到 ;)

我们会开源所有内容，所以你也可以在家搭建自己的自运行机器人实验室！”
#AI创造营# http://t.cn/AXalrjJS