RecodeX 重构消息，可可矩阵发布机器人模型CO01，提出“经验提示”方式，可将示范、失败经历、即时指导、目标图片等经验直接放入模型上下文，无需为新任务重新训练，从而降低机器人适配与部署成本。

实测显示，同一预训练模型下，仅用约1分钟示范，未见任务平均成功率达52%；达到相近水平的微调需约180条示范、耗时约9小时，准备时间相差约460倍。保留自身历史失败经验的真机在五次尝试内累计成功率达84%，不保留历史则为56%。

CO01依托会话式训练保留经验间关联，无需更新权重即可调整行为，其统一视觉主干同一套权重支持深度、分割、光流等多类感知任务，8项基准中5项优于专用模型。团队后续将优化长任务误差累积与经验选择准确性。