仿真失败要多逼真?小数据下低保真即可,数据多时高保真占优
mangahomanga · x · 2026-11-06
JHU 机器人 RL 论文线程(5/n):仿真失败需要多逼真?
作者在不同数据规模下分析视觉保真度的影响:小数据量时,低保真度仿真即可匹配高保真度仿真的效果;但随着数据增加,高保真版本的优势才逐渐显现并保持领先。
这对想用 real-to-sim 失败数据训练奖励模型的团队有直接的成本提示:预算有限时不必追求最高保真。
所属事件:JHU 研究：四类失败数据如何影响机器人奖励模型(7 条相关)→
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