Yacine用线性探针检验域随机化覆盖度

Yacine MTB分享了一项面向机器人仿真训练的 sim2real 技巧：训练线性探针预测模拟器参数，再读取 mingru 模型的隐藏状态，据此判断域随机化是否覆盖真实世界的变化因素。他正在家用服务器上比较不同渲染和像素观测策略，以验证这一判断；报道未提供实验结论。 他还分享了另一项无人机训练技巧：测量任务状态分布的“见过度”，再据此决定智能体出生点的投放位置，以加快训练收敛。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。