Dex-One2Many：单段人类视频训出灵巧手策略，未见场景领先基线 71%

首尔国立大学、马里兰大学等提出 Dex-One2Many，仅用单段人类视频学习可泛化的灵巧操作策略。该 real-to-sim-to-real 框架把视频抽象为序列化场景图引导 RL，在仿真中训练并零样本迁移到真实多指灵巧手。在五项工具使用与操作任务上，已见配置超基线 6.5%，未见场景泛化优势扩大到 71%。