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Real2Gym从视频构建仿真环境并复用技能
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AI 综述
2026年10月13日，上海人工智能实验室联合多所高校提出Real2Gym，该方法可从人类或机器人操作视频构建可交互仿真环境，让Agent在仿真中探索并将经验用于真实机器人。在DROID和EgoDex的24个场景中，复用首轮经验后第二次执行平均成功率达87.5%，而GPT-6 Astra Direct Mode基线为70.8%，策略执行Token用量减少约74.9%。目前报道仅披露上述方法与实验结果，未提及后续应用或更新进展。
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最新进展10月13日 19:12
Real2Gym在24个场景中复用经验后成功率达87.5%，Token用量减少约74.9%。报道时间线
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10月13日
- 量子位 · 微信公众号Real2Gym从操作视频构建仿真环境，Token用量减少74.9%
上海人工智能实验室联合多所高校提出Real2Gym，从人类或机器人视频构建可交互仿真环境，让Agent在仿真中探索并将经验用于真实机器人。在DROID和EgoDex的24个场景中，复用首轮经验后第二次执行平均成功率达87.5%，GPT-6 Astra Direct Mode基线为70.8%，策略执行Token用量减少约74.9%。
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