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TOOL · CL_279801 · Oct 2 · 00:00

Skill2Real框架增强机器人技能从模拟到现实的迁移

研究人员开发了Skill2Real，一个新颖的代理策略框架，旨在改进机器人技能从模拟到现实应用的迁移。该框架利用一个提议者-验证者-管理者（Proposer-Verifier-Governor）循环来诊断结果并验证更新，确保学习到的技能能够基于可观察的数据和API语义。该系统取得了显著成功，使用GPT-5.6 Sol训练的技能在一个复杂任务上的成功率为56.3%，远高于初始的2.0%。当应用于现实世界的操作任务时，这些技能的完成率为78.75%。