文章预览
24年7月来自上海AI实验室、浙江大学、上海交大、清华大学、南京大学、香港中文大学和西安电子科大的论文“GRUtopia: Dream General Robots in a City at Scale”。 最近的研究一直在探索具身智能领域的扩展规律。鉴于收集现实世界数据的成本高昂，模拟-到-现实 (Sim2Real) 范式是扩展具身模型学习的关键一步。 GRUtopia ，是一个为各种机器人设计的模拟交互式 3D 社会。它具有几个进步：(a) 场景数据集 GRScenes 包括 100k 个交互式、精细注释的场景，可以自由组合到城市规模的环境中。与以前主要关注家庭的作品相比，GRScenes 涵盖了 89 个不同的场景类别，弥补了通用机器人最初部署的面向服务环境之间的差距。(b) GRResidents ，一个大语言模型 (LLM) 驱动的非玩家角色 (NPC) 系统，负责社交互动、任务生成和任务分配，从而模拟具身智能应用的社交场景。（c）基准 G
………………………………
