主要观点总结
本文主要介绍了Jim Fan团队和苏昊团队在机器人技术上的研究，特别是他们在Sim2Real领域的探索。文章还讨论了世界模型的概念和它在具身智能研究中的应用。
关键观点总结
关键观点1: Jim Fan团队通过HOVER模型实现机器人通用控制策略，通过模仿人类的运动模式来训练机器人执行多种任务。
团队借助虚拟环境进行模拟训练，使机器人在仿真环境中学习全身运动模仿，然后应用于现实环境中的任务。这种方法强调无需微调即可将模拟结果迁移到现实环境中。
关键观点2: 苏昊团队关注具身智能的Sim2Real问题，致力于弥合真实与虚拟之间的差距。
团队通过生成合成数据来创造多样化的场景，使机器人能够在虚拟环境中进行大规模、多样化的操作学习。他们还在探索如何结合仿真和现实世界数据，以提高机器人的性能。
关键观点3: 世界模型的概念在机器人研究中受到关注，旨在通过模拟人类的潜意识推理能力来增强机器人的环境感知能力。
研究人员正在探索如何运用世界模型来解决Sim2Real问题，使机器人能够更好地适应现实环境中的任务。
文章预览
人类需要岁月积累，机器人却能通过Sim2Real“挂机修炼”极速成才。 作者丨刘洁 编辑丨岑峰 天上一天，人间一年——这居然已经不是神话了？ Jim Fan 团队的最新成果实现了 10,000 倍的超级加速： 机器人在虚拟“道场”里训练了 整整一年 ，但现实里只用了 50 分钟 ！ 而且训练结果无需微调，就直接无缝衔接到现实世界使用。 再发展下去，说不定未来人们就能在虚拟世界里用一天体验一万年的生活，神话还是太保守了。 更不可思议的是，这种 1 万倍加速体验，只需要少少的 1.5M 参数。 再对比看看其他家模型的参数量，谷歌的 Gato 11.8 亿参数，Meta 的 TACO 2.5 亿参数，OpenAI 的 CLIPort 4 亿参数。这差距真是让人汗流浃背了。 一刻也没有为十几亿大参数的过时停留，立刻来到战场的是 Jim Fan 团队的超迷你模型。 “不是每个基础模型都需要大参数。”Jim
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