点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 编辑丨 具身智能之心 专家学习 —— 首先在全数据上训练一个基础控制策略，作为专家模型的初始点。随后，针对聚类结果在各动作簇上分别微调，得到更具针对性的专家模型。接 着，将专家模型部署到真实机器人上执行以采集轨迹，并基于这些轨迹为每个类别单独训练动作增量模型，再冻结增量模型对专家进行微调，实现对仿真与现实间 偏差的补偿。通过迭代更新，专家模型在"更优策略—更高质量数据—更精准增量—再优化专家"的循环中逐步提升性能。 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 BumbleBee 提出了一条完整的人形机器人全身控制训练流程。首先，利用 AMASS 数据集训练基础的全身控制模型；在此基础上，通过聚类区分不同类型的动作， 并分别训练相应的专家控制模型；随后，将这些专家模型部署到真实机器人上，采集执行轨迹；基于采集的轨迹序列，为每个专家模型训练对应的动作增量模型 （delta model），以缓解仿真与现实之间的差距（ ...