本文介绍了一种名为HACMan的强化学习方法，旨在实现六自由度物体的高效操作。该方法通过层次化强化学习成功完成98%的实验任务，并提出了基于大型语言模型的混合控制方法及用于复杂动态操作任务的学习框架，展示了在多种实际操作中的优越性能。