EmbodiedSmith：在仿真中通过递归自我改进飞轮扩展具身数据

EmbodiedSmith 是一个通过递归自我改进（RSI）扩展具身数据生成的框架，将资产、场景与任务生成统一到同一流程，并支持语言驱动的自主创建与定制。其核心是智能体式精炼循环：场景生成预判下游任务需求，任务生成反过来指导场景定向编辑，二者迭代互促，提升长时程任务生成成功率。该框架支持移动机械臂、人形机器人和灵巧手，以及可变形物体与流体交互，可作为机器人预训练与评估的仿真引擎。