arXiv Artificial Intelligence· Guanxiong Chen, Qianjun Xia, Jiawei Peng, Heng Zhang, Pengyu Jing, Bole Ma, Justin Qian, Yixian Cheng, Ziyi Jiao, Bingyang Zhou, Yiduo Qu, Luoxin Ye, Kaifeng Zhang, Kunyi Wang, Weijia Zeng, Yunuo Chen, Pengzhi Yang, Ziqiu Zeng, Siyuan Luo, Huamin Wang, Chao Liu, Alan Yuille, Fan Shi, Changxi Zheng, Yunzhu Li, Chenfanfu Jiang, Peter Yichen Chen·· 19 小时前AI 评分40
Agentic Real2Sim：用视觉语言智能体实现基于物理的世界建模
Agentic Real2Sim: Physics-based World Modeling with Vision-Language Agents
AI 导读
Agentic Real2Sim 是一个用视觉语言智能体将真实物体-机器人交互录像转化为可仿真情节孪生体的框架，并可将孪生体接入下游策略微调与评估。该框架在刚体操作、可变形物体交互和人形运动场景上完成验证，其智能体决策可由开放权重 VLM 后端驱动，成本仅为前沿模型的极小部分，转换成功率相当。框架还支持自定义场景转换、用转换情节生成的数据微调预训练策略，并可有效替代真实世界策略评估。
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