ASPIRE提出一种持续学习系统，让机器人以“代码即策略”的方式自主编写、执行和修复控制程序，并将验证过的修复沉淀为可迁移技能库。论文报告其在受扰动操作、双臂交接和长时家庭任务上较此前方法提升最高77%，且在LIBERO-Pro Long上实现31%成功率。
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