Yacine 详解通用机器人策略：随机化执行器参数让单一策略泛化
yacineMTB · x · 2026-09-04
承接此前「精确建模执行器不值」的观点，YacineMTB 进一步展开：你完全可以训练一个跨多种不同执行器都适用的通用策略（他自称「也许只有我能做到」）——如果精确建模足够多的执行器，模型确实能学出通用策略。
但更高效的做法是不去建模它们本身，而是随机化这些执行器行为所服从的参数分布，让策略在分布上拟合。这解释了为何这是 sim2real 迁移的实用捷径，也呼应他「瓶颈在于写软件的速度」的判断。
所属事件:Yacine：精确建模执行器不值，随机化训练通用策略更优(2 条相关)→
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