我们将类人机器人与克里斯蒂亚诺·罗纳尔多、勒布朗·詹姆斯和科比·布莱恩特进行了RL训练！这些是运行在我们GEAR实验室真实硬件上的神经网络。你在网上看到的大多数机器人演示视频都是加速播放的。我们实际上是*减慢它们的速度*，以便你可以欣赏流畅的动作。 我很高兴地宣布“ASAP”，一个“real2sim2real”模型，掌握了极其平滑和动态的类人全身控制动作。 我们首先在模拟中对机器人进行预训练，但存在一个臭名昭著的“sim2real”差距：手工设计的物理方程很难与现实世界的动态相匹配。 我们的解决方案很简单：只需在真实硬件上部署预训练的策略，收集数据，然后在模拟中重放动作。重放显然会有很多错误，但这提供了丰富的信号来补偿物理差异。使用另一个神经网络来学习差异。基本上，我们“修补”了传统的物理引擎，使机器人能够在GPU上几乎体验到真实世界的规模。 未来是混合模拟：结合经过数十年精炼的经典模拟引擎的力量和现代神经网络捕捉混乱世界的非凡能力。