我們將人形機器人 RL 給 Cristiano Ronaldo、LeBron James 和 Kobe Byrant！這些是在我們 GEAR 實驗室的真實硬體上運行的神經網路。您在網上看到的大多數機器人演示都加快了視頻的速度。我們實際上會減慢它們的速度，以便您可以享受流暢的動作。 我很高興地宣佈推出“ASAP”，這是一款“real2sim2real”模型，它掌握了人形全身控制的極其流暢和動態的動作。 我們首先在模擬中對機器人進行預訓練，但存在一個臭名昭著的“sim2real”差距：手動設計的物理方程式很難與現實世界的動力學相匹配。 我們的解決方法很簡單：只需在真實硬體上部署預訓練策略，收集數據，並在 sim 中重放運動。重放顯然會有很多錯誤，但這會提供豐富的信號來補償物理差異。使用另一個神經網路來學習 delta。基本上，我們「修補」了傳統的物理引擎，以便機器人可以在 GPU 中大規模體驗幾乎真實的世界。 未來是混合類比：將幾十年來改進的經典類比引擎的強大功能與現代 NN 的不可思議的能力相結合，以捕捉混亂的世界。