EMPIRIC：让机器人用代码补全物理引擎缺失机制，5 个仿真域 25 关全通
tomssilver · x · 2026-10-02
Basis Research Institute、剑桥、普林斯顿、MIT 等机构合作发布 EMPIRIC，一个学习「残差世界模型」的 agent：
- 思路：物理引擎提供运动与接触知识，但对胶水固化、水加热、风力推物等机制无能为力；EMPIRIC 用代码扩展物理引擎补齐缺失机制，并用贝叶斯推断从少量带噪实验中估计参数与隐状态。
- agent 能预测动作结果、选择信息量最大的实验、预测失败时修正假设，学到的是可解释、可复用的程序化模型。
- 成绩：5 个仿真域（多米诺、桥、气球、沸腾、风扇）全部 25 个任务求解，编码 agent 基线只能解 14-16 个；真实机器人上仅凭两次阵风就学出风力与多米诺质量。
论文、代码与视频均已公开。
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