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自进化WAM来了！清华AIR联手域变换提出具身In-Context Causal Learning
思邈
2026-09-01
13:12:30
来源：
量子位
参数冻结，能力暴涨
Zeva团队 投稿
量子位 | 公众号 QbitAI
模型不更新，能力却持续增长。
这是Zeva最反直觉的地方，也是
清华AIR
与
域变换
联手给出的新答案。
在多个典型具身基准任务上，将冻结模型的累计成功率从
26%
提升到
73%
；在真实化学实验室，机械臂在多次尝试中越用越稳。
更关键的是，一次人类演示就能让模型“学会”一个新操作。
Zeva
是
首个实现In-Context Causal Learning（ICCL）的具身WAM
。
它让模型可以在不更新权重的情况下，从自己的交互经验中持续学习。当这种能力逐步成熟，
具身智能
将迎来属于自己的
“GPT时刻”
。
项目信息
项目名称：Zeva
发布机构：清华AIR、域变换
论文题目：Zeva: In-Context Causal Learning for Generalizable Embodied Manipulation
项目主页：https://air-embodied-brain.github.io/Zeva/
具身模型的自进化，为什么过去很难？
具身智能的真正瓶颈，是“模型到了现场能不能越做越好”。
传统思路里，想让机器人适应新环境，通常要重新采集数据、微调模型或做test-time training。
但这些方法依赖梯度更新，速度慢、成本高，还可能在适应新任务时破坏已有能力。
另一类in-conte (EN)

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**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://www.qbitai.com/2026/09/482337.html)获取最准确的信息。

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🔗 **原文链接**: [自进化WAM来了！清华AIR联手域变换提出具身In-Context Causal Learning](https://www.qbitai.com/2026/09/482337.html)
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