这应该是今天刚刚出炉的、最炸裂的文章。 在很多算子开发的微信群组，已经掀起了轩然大波。 「这或许是超人类智能在软件领域的真正首次展露。」英伟达许冰刚刚在 X 上发出了如此断言。他所评论的，正是他与 Terry Chen 和 Zhifan Ye 为共同一 作的一项英伟达新研究AVO。 在本周四刚刚提交到 arXiv 上的这项研究中，英伟达构建了Agentic Variation Operator（AVO），这是一类新型进化变异算子，它用自主编码智能体取代 了经典进化搜索中固定的变异、交叉和人工设计的启发式方法，并取得了相当震撼的实际表现。 许冰表示：「在一些经过高度优化的注意力机制工作负载中，智能体在没有人工干预的情况下，即可在优化循环中连续搜索 7 天，从而超越几乎所有人类 GPU 专家。」——AVO 的如此表现可能会让许多内核/DSL 瑟瑟发抖。 黄之鹏的 X 推文 下面我们就来详细看看这篇或将开启「盲编程」新时代的论文究竟做出了什么贡献。 论文标题：AVO: Agentic Variation Operators for Autonomous Evolutionary Search 论文地址：https: ...

机器之心编辑部 这应该是今天刚刚出炉的、最炸裂的文章。 在很多算子开发的微信群组，已经掀起了轩然大波。 「这或许是超人类智能在软件领域的真正首次展露。」英伟达许冰刚刚在 X 上发出了如此断言。他所评论的，正是他与 Terry Chen 和 Zhifan Ye 为共同一作的一项 英伟达新研究 AVO 。 黄之鹏的 X 推文 有意思的是，在 X 推文中，许冰还分享说一年半之前他与 Terry Chen 刚开始在英伟达研究智能体编程时，他们还不懂 GPU 编程，「所以从一开始我们就致力于开 发完全自动化、无需人工干预的系统。」他们称之为「 盲编程（blind coding） 」。 在本周四刚刚提交到 arXiv 上的这项研究中，英伟达构建了 Agentic Variation Operator（AVO） ，这是一类新型进化变异算子，它用自主编码智能体取代了经典 进化搜索中固定的变异、交叉和人工设计的启发式方法，并取得了相当震撼的实际表现。 许冰表示：「在一些经过高度优化的注意力机制工作负载中，智能体在没有人工干预的情况下，即可在优化循环中连续搜索 7 天， 从而超越几乎所有人类 GPU 专 家 。」——AVO 的如 ...

那么问题来了：今天的大模型，能否自动为机器人设计这样的工具和相应的使用动作？ 来自宾夕法尼亚大学的研究者在这个方向上做了探索。他们提出了 VLMgineer，一个全自动的工具设计与使用框架，利用视觉语言模型（VLM）的创造力 与进化搜索，让机器人从零开始自主设计工具并学会使用它们。该工作已被 ICLR 2026 接收。 人类之所以能主宰地球，很大程度上归功于一项独特的认知能力—— 制造和使用工具 。从石器时代的燧石刀到现代的精密仪器，工具的发明一直是衡量智 能水平的核心标志。 然而，当我们审视当今最前沿的机器人研究，会发现一个有趣的不对称：绝大多数工作都在追求更复杂的控制策略——让机器人「手更巧」，却很少有人思 考一个更本质的问题： 能不能让工具本身更合适，从而让控制变得更简单？ 试想一下：如果你需要够到远处的杯子蛋糕，与其训练机械臂做出高难度的伸展动作，不如直接设计一根形状恰到好处的「取物钩」——这才是另一种形式 的「物理智慧」。 自然界中也有相应的例子，新喀里多尼亚乌鸦可以自己制造并使用工具从狭小的缝隙中取出食物。 论文： VLMgineer: Vision Language Models as Robo ...