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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Apptronik是一家从德克萨斯大学奥斯汀分校的人类中心机器人实验室分离出来的公司，致力于开发下一代能够改变我们生活和工作方式的机器人。公司的产品线包括从外骨骼到仿人上半身、双足移动平台和独特的机器人手臂，这些产品能够举起超过自身重量的物体。这些经验和学习成果促成了Apollo——世界上最先进的人形机器人的开发。Apptronik的产品和技术不仅能够处理重复性任务，还能够丰富人类生活，体现了公司在创造以人为中心的解决方案方面的道德承诺。
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推动人工智能安全治理，促进技术健康发展
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家用智能人形机器人，学习照顾您的生活。
NEO是1X Technologies公司开发的一款家用智能人形机器人，它通过模拟学习，能够理解自然语言和物理空间，执行实际任务。NEO基于EVE机器人的现实世界经验，通过1X Studio的远程操作训练，能够智能地完成任务。NEO的主要优点包括安全性、智能性和可扩展性，旨在为家庭提供帮助，同时保持安全和高效。
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Aria Gen 2 是 Meta 推出的第二代研究级智能眼镜，专为机器感知、情境 AI 和机器人研究而设计。它集成了先进的传感器和低功耗的机器感知技术，能够实时处理 SLAM、眼动追踪、手势识别等功能。该产品旨在推动人工智能和机器感知技术的发展，为研究人员提供强大的工具来探索如何让 AI 更好地理解人类视角的世界。Aria Gen 2 不仅在技术上取得了突破，还通过与学术界和商业研究实验室的合作，促进了开放研究和公众对这些关键技术的理解。
机器人教学框架,无需在野机器人
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