ロボットが初めて「Wine Bottle in Bowl」を学習したとき、成功率はわずか 15% だった。それがある閾値を超えた瞬間、95% へと跳ね上がる。これはモデルを再訓練したからではない。コードで書かれた「観察と介入の仕組み」が、自ら進化したからだ。 これまでの VLA（Vision-Language-Action）モデルはオープンループだった。ロボットが失敗しても、次のエピソードが終わるまでフィードバックがない。人間がログを見て、パラメータを手動で調整する。そのサイクルは遅く、スケールしない。小さな外乱が連鎖的な失敗へと積み重なっても、システムはそれをリアルタイムで捉えられなかった。 Zetta ζ はその問題を3つの時間スケールで解きます。実行中は高頻度のクリティックが軌跡を監視し、衝突の芽を摘む（アクションレベル）。失敗したエピソードはシグネチャでクラスタリングされ、6層の因果診断でボトルネックを特定してハーネスを最小限に修正する（エピソードレベル）。そして未知の環境でも汎化したスキルだけが、バリデーションゲートを通ってスキルメモリへ永続登録される（イテレーションレベル）。 ベースモデルの重みは一切変えません。進化するのはコードとしてのハーネスだけ。LIBERO-Pro で 34.5% → 90.8%、RoboCasa で 73.6% → 93.6%。推論速度は RPent 比 11.1 倍。スループットは 1.7 → 35.1 エピソード/分（20.6 倍）へ。学習したスキルは PnP-Sink・PnP-Cabinet・PnP-Toaster でゼロショット転移に成功しました。 Zetta ζ: An Efficient Closed-Loop Embodied Harness for Self-Evolving Physical Intelligence #EmbodiedAI# #ロボティクス#