UC Berkeley与NVIDIA发布开源工具，用AI智能体编写和仿真工业机器人程序

UC Berkeley与NVIDIA发布开源工具，探索由AI编码智能体编写、仿真并迭代可读的机器人程序。研究提出GaP模块化框架，将任务拆为感知、抓取规划、无碰撞运动等技能，由智能体在仿真中生成、连接和演练；并发布VABAR基准，含工具分拣、工具悬挂、齿轮啮合、注射器装填、线缆插入和布线六项任务，基于Isaac Lab-Arena与Newton，设标准变体和难度分级。

信源原题：Can AI agents program industrial robots without training data? Berkeley says yes

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