PhysCaP: Grounding Code-as-Policy Agent with Physics-Informed Exploration

• 类型：arxiv
• 标识：2608.21031
• 链接：https://arxiv.org/abs/2608.21031
• 主分类：agent
• 形态：method
• 被引：1
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：1
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：PhysCaP augments code-as-policy frameworks with a physics-informed exploration layer that enables explicit information-seeking through interaction, and introduces training-free physical property extraction modules that estimate object mass and stiffness from robot proprioception without additional sensors.
• OpenAlex ID：W7204118055
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2608.21031
• DOI：10.48550/arxiv.2608.21031
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2608.21031
• OpenAlex更新：2026-08-31
• 待LLM分类：否
• 标题中文：PhysCaP：用 physics-informed 探索对 Code-as-Policy Agent 进行 grounding
• TLDR中文：PhysCaP 在 code-as-policy 框架上增加了物理信息驱动的探索层，使其能够通过交互进行显式的信息获取，并引入免训练的物理属性提取模块，仅凭机器人本体感知即可估计物体质量与刚度，无需额外传感器。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-08-25-agent-rag-longcontext-candidates.json
• /inbox/tom/_candidates/2026-08-25-agent-memory-tool-use-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]