Sim to real
Fellow suit ce sujet depuis juillet 2026 : 8 articles résumés en français, dont 5 jugés majeurs ou notables.
Toute l'actualité · 8 articles
Dextérité et sûreté pour l'atteinte de pose d'objet en main : une approche remarquablement efficace
Des chercheurs entraînent en simulation des politiques pour main LEAP, transférées sans adaptation au réel, avec un filtre de sûreté résiduel appris qui réduit fortement les chutes d'objets.
Le pretraining apporte le quoi, la simulation le comment : généralisation compositionnelle d'un agent robot entraîné en simulation
ZAP apprend à un VLM de 27B paramètres à piloter un robot via un tool harness, sans aucune donnée réelle : 96,7 % de réussite sur des tâches réelles, avec un coût 17 fois inférieur à GPT-6 Astra.
Un régime de données équilibré : lever le goulot d'exploration du RL à très grande échelle pour le contrôle de robots
Success Guided Sampling (SGS) concentre l'entraînement RL sur la frontière des capacités de la politique et rend exploitable le scaling jusqu'à plus d'un million d'environnements parallèles.
EmbodiedRSI : apprentissage continu robotique actif par co-évolution guidée par hypothèses
Un harness agentique auto-évolutif qui optimise l'exploration physique des robots via une architecture dual-système, atteignant 77% de réussite sur RoboCasa365 et transfert zero-shot vers le monde réel.
X-Reset : passer à l'échelle le RL centré-objet grâce à des resets cross-embodiment
Un nouveau cadre de RL utilise des démonstrations main-objet humaines pour résoudre l'exploration en manipulation robotique dextre.
Plateforme low-cost ouverte pour conduite autonome end-to-end
Un environnement expérimental ouvert reliant simulation et réalité pour véhicules miniatures Ackermann.
ADEPT : dextérité robotique par pré-training RL
Un framework RL large échelle pour un transfert sim-to-réel de la dextérité sur des robots à haut DoF.
Une méthode minimaliste de RL guidé par retargeting pour la manipulation dextre
REGRIND apprend des politiques de manipulation dextre à partir d'une seule démonstration humaine, avec transfert direct vers le matériel réel.