DrEureka是一个利用大型语言模型（LLMs）自动化和加速模拟到现实（sim-to-real）设计的方法。它通过物理模拟自动构建合适的奖励函数和领域随机化分布，以支持现实世界中的转移。DrEureka在四足机器人运动和灵巧操作任务上展示了与人工设计相媲美的sim-to-real配置，并能够解决如四足机器人在瑜伽球上平衡和行走等新颖任务，无需人工迭代设计。
需求人群：
["机器人技能开发者：DrEureka可以加速机器人技能的获取和部署。","自动化工程师：可以利用DrEureka进行机器人任务的自动化设计和测试。","科研人员：在进行机器人学和人工智能领域的研究时，DrEureka提供了一个强大的工具。"]
使用场景示例：
四足机器人在不同地形上的行走测试。
瑜伽球上四足机器人的平衡和行走。
灵巧操作任务，如立方体旋转。
产品特色：
自动化构建奖励函数：根据目标任务自动生成适合的奖励函数。
领域随机化分布：为支持现实世界转移，自动生成领域随机化参数。
模拟条件下的策略测试：在不同模拟条件下测试策略，构建奖励感知的物理先验。
现实世界部署：使用合成的奖励和领域随机化参数，训练策略以供现实世界部署。
鲁棒性：DrEureka策略在现实世界中表现出色，即使在地形变化和干扰下也能保持平衡。
安全性：通过整合安全指令，改进了奖励设计，以生成足够安全以在现实世界中部署的奖励函数。
奖励感知物理先验：使用初始策略生成奖励感知的物理先验对DrEureka的成功至关重要。
使用教程：
步骤1：提供任务和安全指令以及环境源代码给DrEureka。
步骤2：DrEureka生成规则化的奖励函数和策略。
步骤3：在不同模拟条件下测试策略，构建奖励感知的物理先验。
步骤4：将物理先验提供给LLM以生成领域随机化参数集。
步骤5：使用合成的奖励和领域随机化参数训练策略。
步骤6：将训练好的策略部署到现实世界中进行测试和应用。
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无需编码，自动训练、评估和部署先进的机器学习模型。
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上传数据，获取机器学习模型
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