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OpenAI 提出通过深度逆动力学模型实现 sim-to-real 迁移

OpenAI 发布一项 sim-to-real 迁移研究，通过学习深度逆动力学模型，使机器人策略在仿真训练后直接部署到真实环境中。该方法利用逆动力学模型补偿仿真与物理世界的动力学差异，减少迁移过程中的准确率损失，为机器人技能从仿真到现实的转移提供了新的技术路线。

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