# Robo-COP तैनाती के दौरान रोबोटों को खुद बेहतर बनाता है

> नई Robo-COP प्रणाली रोबोट की नीतियों और उन्हें संचालित करने वाले तंत्र को साथ-साथ प्रशिक्षित करती है। इससे सिमुलेशन में सफलता 73.8% और वास्तविक दुनिया में 50% तक पहुँची।

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/hi/robo-cop-lets-robots-improve-themselves-while-deployed

शोधकर्ताओं ने Robo-COP पेश किया है। इस तरीके में रोबोट की विज़न-लैंग्वेज-ऐक्शन नीति और उसे संचालित करने वाले तंत्र को वास्तविक इस्तेमाल के दौरान साथ-साथ बेहतर बनाया जाता है। प्रणाली अपनी गलतियों का डेटा जुटाती है, नीति को अपडेट करती है और नया संस्करण तभी अपनाती है, जब वह उन कामों में बेहतर साबित हो जिनके लिए उसे प्रशिक्षित किया गया था। RoboLab के दस सिमुलेटेड कार्यों में सफलता 64.8% से बढ़कर 73.8% हुई, जबकि वास्तविक दुनिया के तीन कार्यों में यह 38.3% से बढ़कर 50.0% हो गई।

## तथ्य

- सिमुलेशन में अलग रखे गए परीक्षणों पर औसत सफलता 64.8% से बढ़कर 73.8% हुई
- वास्तविक दुनिया में अलग रखे गए परीक्षणों पर सफलता 38.3% से बढ़कर 50.0% हुई

## यह क्यों मायने रखता है

इससे सेवा देने वाले रोबोट काम करते-करते बेहतर हो सकते हैं और उन्हें बार-बार हाथ से दोबारा प्रोग्राम करने की ज़रूरत घटती है।

## स्रोत और संदर्भ

1. [Co-Evolving Robot Orchestrators and Policies through Deployment](https://arxiv.org/abs/2610.09228) – arXiv cs.RO, 2026-10-08

अंतिम अपडेट: 2026-10-08