宝玉@dotey · XAI 摘要
NVIDIA GEAR 实验室联合 CMU、UC Berkeley 发布 ENPIRE，让 AI 编程 agent 自主操控真实机器人做实验。系统自动搭建环境、重置场景、改进操控策略（从启发式到强化学习）、收集数据、分析失败并迭代代码，全程无需人类参与。高精度测试任务（细针脚插入、穿剪扎带、安装 GPU）中自主训练策略达 99% 成功率（pass@8）。测试了 Codex、Claude Code、Kimi Code 三款 agent，发现“物理 scaling law”：8 台机器人并行探索比 1 台或 4 台推进快得多。所有代码将开源。
NVIDIA GEAR 实验室发布了 ENPIRE，一套让 AI 编程 agent 自主操控真实机器人做实验的系统。是在真实物理世界里跑，让 AI 自己重置场景、跑实验、判断成败、查论文、改代码、再来一轮，人类只需要早上起来看报告就行。
ENPIRE 的全称是 Agentic Robot Policy Self-Improvement in the Real World，由 NVIDIA GEAR 实验室联合 CMU、UC Berkeley 共同开发。Jim Fan 是 GEAR 实验室的联合负责人，他把这个方向叫 AutoResearch，意思是让 AI 来做科研。之前这个概念只在纯数字环境里跑通过，ENPIRE 是第一次把它搬到了物理世界。
系统的运作方式是这样的：给一组 AI 编程 agent 分配一队机器人、一批 GPU 和足够的 token 预算，然后设定一个目标，比如"尽快完成这个任务，让机器人保持忙碌但别出事"。接下来人就可以走了。
agent 会自动做四件事：
- 搭建环境：包括自动重置场景和自动判断成败
- 改进操控策略：从启发式学习到行为克隆到强化学习都会尝试