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ASPIRE 是一个持续学习系统，通过迭代探索自主开发和优化机器人控制程序，在操作任务和家务任务中取得显著提升，并实现了从仿真到现实的迁移。

介绍趣味性自主机器人学习（Playful Agentic Robot Learning），其中具身编码智能体通过自主探索游戏（self-directed play）学习可复用技能，无需额外训练即可提升下游任务表现。提出的RATs系统在仿真和现实世界迁移中相比基线取得了显著提升。

作者为其OpenClaw AI智能体配备了一个实体机械臂，成功配置使其能够抓取物体并训练另一个AI模型，展示了AI可以简化机器人控制。