1.斯坦福机器人模型

人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。

2.斯坦福大学机器人公开课

尽管这类 “零样本迁移”（Zero-Shot Transfer）方案在多种运动任务上取得了卓越表现，但其本质目标是训练一种在任何环境下都 “能用” 的保守策略这种策略牺牲了机器人在特定真实环境中的性能上限，因为对于最终落地而言，真实世界的表现才是唯一重要的标准。

3.斯坦福机器人dh参数

为了突破这一瓶颈，近期一些工作开始探索在仿真预训练后，利用少量真实数据对模型进行微调例如，来自英伟达和 CMU 等机构的研究者提出的

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