机器人后训练被低估:用自博弈在仿真中训练策略再上真机

ZGojcic · x · 2026-09-24

Abhinav Gupta 团队提出用自博弈(self-play)后训练机器人策略的新方法:在仿真中训练策略以涌现行为并在接触真实硬件前使其足够鲁棒。

核心观点:

• 业界注意力大多集中在预训练,但在机器人领域,后训练同样关键
• 预训练带来令人印象深刻的能力,后训练才是弥合 demo 与部署之间差距的关键——「从一段视频到真实的商业回报」
• 方法灵感来自 DeepMind 早期的自博弈工作,以及团队自身在鲁棒对抗性强化学习上的研究
• 结论:机器人领域的真正前沿正日益转向后训练

转发的评论进一步呼应:谁能攻克仿真后训练(sim post-training),谁就能甩开所有对手。

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