机器人圈争论 sim2real:做好系统辨识就不难,视觉策略才是真难关
csgbwk · x · 2026-09-03
机器人开发者 csgbwk 回应 Yacine 的观点,认为只要做好系统辨识(sysid)、不训练视觉策略,sim2real 并没有那么难;真正的难点在视觉策略上。Yacine 则主张最简单的通过方式是训练一个跨多台同类机器人通用的 generalist 模型,用多样性来消化 sim2real 差异。两人还顺带争论了 sysid 是否多余——Yacine 认为 RNN 本身就能学出 sysid。这是一段有信息量的具身智能技术路线讨论。
所属事件:机器人圈激辩 sim2real:泛化训练与视觉策略谁是难关(3 条相关)→
「具身」频道最新
- MIT 的 Rackauckas:开源模型接管机器人日常运维,Opus 只写脚本 — ChrisRackauckas · 2026-10-18
- 用 Opus 数小时设计出约 3.1 万美元开源低场 MRI 头部扫描仪 — DreamFly_13 · 2026-10-18
- 作者实测自制舵机机构:偏航行程大、俯仰行程有限 — _Stocko_ · 2026-10-18
- 脑植入物让失语者重新开口,Science 长文综述语音 BCI 产业进展 — EricMTrautmann · 2026-10-18
- Meta 可穿戴 VP 用 3 部手机 23 副眼镜跑个人 AI Agent — nikola_mr64990 · 2026-10-18
- 一周两笔曝出,DeepSeek 被曝密集布局具身智能投资 — 量子位 · 2026-10-18