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sim-to-real
01 02
为人形机器人像素到动作策略迁移打开仿真到现实之门
Opening the Sim-to-Real Door for Humanoid Pixel-to-Action Policy Transfer
论文展示了仅凭 RGB 感知、完全在仿真中训练的人形机器人全身 loco-manipulation 策略如何零样本迁移到真实铰接物体（如多种门）上；其中分阶段重置探索与基于 GRPO 的微调可用于缓解视觉部分可观测性、提升闭环一致性，对做视觉-动作策略 sim-to-real 的研究者是可复用的训练配方。
接触感知神经动力学
Contact-Aware Neural Dynamics
把现成物理仿真器当作基础先验、用真实触觉接触信号学习残差式神经动力学模型，这一思路可直接迁移到视觉驱动的机器人操作策略评估与精修，也可为视觉接触状态估计提供监督信号设计参考。