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MuJoCo XLA
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开源框架通过可微分仿真实现可部署的四足动物运动
研究人员开发了Open-DiffLoco，一个用于通过可微分仿真训练四足动物运动策略的开源框架。该框架能够将训练好的策略迁移到实际硬件（如Unitree Go2）上，而无需复杂的奖励工程或特权观察。该系统表现出强大的性能，以低误差跟踪速度指令，在不平坦的地形和物理干扰下也能达到超过1米/秒的速度。训练效率高，仅需少量GPU内存，且可在不到一小时内完成。研究还提出了一种名为Jacobian-Augmented Value Estimat…
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新的CRAX基准测试加速了安全强化学习的评估
研究人员推出CRAX，这是一个旨在加速安全强化学习（RL）代理评估的新基准测试。CRAX使用MuJoCo XLA物理引擎构建，与基于CPU的基准测试相比，速度提升高达100倍，使其适用于机器人和自动驾驶等现实世界应用。该基准测试包含六个环境套件和三个特定代理任务，每个都有不同的难度级别。对六种流行的安全RL方法的初步评估表明，没有一种方法是普遍优越的，突显了性能和安全之间的权衡，并表明课程学习可以提高在更具挑战性场景中的性能。