SMART：合成数据预训练实现零样本仿真到现实操作

研究团队发布 SMART 系统，用大规模合成演示数据预训练视觉-语言-动作（VLA）模型，使其无需真实数据微调即可从仿真迁移到真实世界，完成关节物体操作。 团队同时构建关节感知仿真平台 SMART-Sim，并据此合成 SMART-Data 数据集，包含超 100 万条演示，覆盖 44 种原子任务类型、5 种机器人配置和 2,507 个关节物体。基于该数据预训练的 VLA 模型在仿真基准上表现有竞争力，并实现零样本 sim-to-real 迁移，在真实世界关节物体操作任务中展现出可扩展性能。 上述结果来自团队发布的技术报告，为作者自述。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。