控制台

从一个目标开始，让每一轮实验推动进化。

离线模拟结果由原项目 Python 引擎生成 · seed 0

当前实验 demo

叠好一件衣服，成功率达标

目标已达成

SuperBrain VLA通过率 ≥ 95.0%160 GPU·h 预算每轮 ≤ 4 小时

最佳评测通过率

95.4%

↗ +34.0 pp相比首轮

迭代轮次

06轮

目标已达成 · 最佳 R6

模拟算力消耗

97.2GPU·h

剩余 62.8 GPU·h

已生长 Feature

07项

6 项提案待人工审批

自动迭代闭环

人类设定目标，智能体协作完成

评测通过率

全部轮次

95.4%目标已达成本次实验

固定评测集首轮至最佳提升 34.0 个百分点

最近进化

仿真场景扩充

实验进化 · 第 5 轮

Feature

长程任务拆分

实验进化 · 第 4 轮

Feature

学习率热重启

实验进化 · 第 3 轮

Feature

难度自适应课程

实验进化 · 第 2 轮

Feature