arXiv Robotics· Liqian Ma, Vaibhav Saxena, Utkarsh Aashu Mishra, Shuo Cheng, Yongxin Chen, Danfei Xu·· 4 小时前AI 评分32
MetaGenSim：面向仿真与真实策略协同训练的主动生成式仿真元学习框架
Active Generative Simulation: Meta-Learning What to Simulate for Sim-and-Real Policy Co-Training
AI 导读
MetaGenSim 是一个元学习框架，通过 meta-gradients 训练辅助评分网络，在用户指定的仿真参数空间内自动发现高价值数据生成分布，无需人工参数对齐。在仿真与真实操作任务中，其真实世界全任务成功率相对均匀生成提升 150%，并达到专家手动对齐的水平。用轻量代理策略筛选的分布还可迁移至 VLA 微调，并在仿真与真实任务无法精确对齐时，通过原子技能拼接与物体-容器组合利用部分对齐。
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