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闭环数据生成
分布 强化学习与具身智能1视觉语言模型1
01 02
迭代闭环运动合成：扩展人形控制能力
Iterative Closed-Loop Motion Synthesis for Scaling the Capabilities of Humanoid Control
提出闭环自动运动数据生成与迭代框架，通过物理指标和客观评估实现策略与数据的难度迭代，可复用于视觉驱动的运动合成与具身控制任务，突破固定数据分布的性能上限。
HATS：面向 GUI 智能体的难度感知轨迹合成
HATS: Hardness-Aware Trajectory Synthesis for GUI Agents
对做 VLM 智能体数据的人来说，这篇给出了一个可复用的思路：用「语义歧义程度」作为难度信号来驱动轨迹采集，并用指令-执行一致性校验做闭环修复，可直接迁移到其他视觉-语言序列决策任务的数据构造中。