**物理自改进能力来源揭秘：LLM 作为策略的观测缩放定律**

_Where is Physical RSI capability from? An Observational Scaling Law of LLM-as-policy_

> 该论文系统研究了物理递归自改进（Physical RSI）的机制与扩展行为，提出了“物理桶状假设”以解释不同能力对改进的约束。研究通过五轴指标评估视觉语言模型在 18 个操作任务上的表现，发现高分并不必然伴随早期或高效的收益。实验还表明，场景特定适应与可复用经验可以共存，且移除历史会降低后期成功率，而冻结的工作空间在未见布局中仍具实用性。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-10-20 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.26848)