HALO人形机器人用合成数据实现零样本迁移
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HALO人形机器人用合成数据实现零样本迁移
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AI 综述
研究团队提出 HALO 人形机器人自主系统，用程序化生成的约一千套住宅合成视觉-语言-动作数据训练，数据规模随算力扩展，不依赖人工采集。团队称，HALO 习得坐椅子、导航到指定物体、侧身穿半开门、蹲爬桌底和推箱子等技能，并能组合完成长程任务。 训练中从未见过真实住宅，HALO 仍零样本迁移到物理世界，在六个未建图的真实环境中完成 360 次试验，成功率达 91%。
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最新进展11月5日 13:00
HALO：从仿真合成数据训练人形机器人实现零样本真实环境迁移报道时间线
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11月5日
- arXiv cs.AIHALO：从仿真合成数据训练人形机器人实现零样本真实环境迁移
研究团队提出 HALO 人形机器人自主系统，通过程序化生成的约一千套住宅合成视觉-语言-动作数据，数据规模随算力扩展而非依赖人工采集。HALO 习得坐椅子、导航到指定物体、侧身穿半开门、蹲爬桌底和推箱子等技能，并能组合完成长程任务。训练中从未见过真实住宅，HALO 仍零样本迁移到物理世界，在六个未建图的真实环境中完成 360 次试验，成功率达 91%。
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