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X-Sim：通过真实-模拟-真实的跨躯体学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的X-Sim框架，旨在克服跨躯体学习方法在处理人类与机器人动作差异时的局限性。X-Sim通过学习物体运动信号来优化机器人策略，显著提升多项操作任务的性能，并能适应现实世界的变化。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的X-Sim框架，旨在克服跨躯体学习方法的局限性。
- X-Sim通过学习物体运动信号来优化机器人策略。
- 该框架显著提升了多项操作任务的性能。
- X-Sim能够适应现实世界的变化，且不依赖于机器人遥控数据。
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