来自NVIDIA GEAR、斯坦福大学和佐治亚理工学院的研究人员推出了一款名为SimFoundry的新系统，旨在从真实世界的视频中生成海量机器人训练数据。这种Real-to-Sim方法可以自动重建交互式3D环境，然后通过改变物体、场景和任务来扩展这些环境，从而创建原始场景的“数字表亲”。在该生成数据上训练的策略在真实机器人应用中表现出强大的零样本部署能力，标志着可扩展机器人训练的重大飞跃。 AI
影响 通过从真实世界视频生成多样化的模拟数据，实现可扩展且经济高效的机器人训练，可能加速实际部署。
排序理由 该集群描述了一种新的机器人模拟和训练系统及方法，该方法在一篇研究论文中进行了详细介绍，并附有系统演示。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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