Wayve研究员称机器人开发需real2sim2real闭环
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Wayve研究员称机器人开发需real2sim2real闭环
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AI 综述
Wayve研究员mwulfmeier认为，机器人和物理AI不存在可靠的纯仿真到现实转换，实际开发必须通过real2sim2real甚至r2s2r2s2r反复迭代；真实部署数据持续反哺仿真，才能缩小现实差距。 其提出的闭环包括经典系统辨识、学习式视觉与学习式动力学，并围绕部署持续调整；报道以Nomagic使用合成数据训练为具体案例。
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最新进展10月28日 18:37
Wayve 研究员：没有好的 sim2real，只有 real2sim2real 迭代闭环报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI HuntWayve 研究员：没有好的 sim2real，只有 real2sim2real 迭代闭环
Wayve 研究员 mwulfmeier 认为，机器人与物理 AI 不存在纯粹的 sim2real，实际开发依赖 real2sim2real 乃至 r2s2r2s2r 的反复迭代。真实部署需持续反哺仿真，结合经典系统辨识（sysid）、学习式视觉与学习式动力学缩小现实差距，并围绕部署建立紧密闭环；Nomagic 的合成数据训练是具体案例。
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