编辑丨机器之心 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 >> 点击进入→ 具身 智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 "仿真到现实"（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过 域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性 未知的真实世界。尽管这类 "零样本迁移"（Zero-Shot Transfer）方案在多种运动任务上取得了卓越表现，但其本质目标是训练一种在任何环境下都 "能用" 的保守 策略。这种策略牺牲了机器人在特定真实环境中的性能上限，因为对于最终落地而言，真实世界的表现才是唯一重要的标准。 为了突破这一瓶颈，近期一些工作开始探索在仿真预训练后，利用少量真实数据对模型进行微调。例如，来自英伟达和 CMU 等机构的研究者提出的 ASAP [1]， 通过训练一个残差网络来快速补偿仿真与 ...