人形机器人仿真学打篮球：软路由融合七项基础技能

2026年10月15日，AGI Hunt 报道了一项名为「Learning to Ball」的新模拟研究：在 IsaacGym 物理仿真中，通过对抗性模仿学习训练人形角色打篮球，把运球、收球、投篮、传球、接球、篮板以及防守/移动组合共七项基础技能，组合成长时程的连贯战术动作。其核心创新是「软路由」——每一时间步对所有基础技能做混合，而非硬切换。报道称，关掉高层路由后投篮精度显著下降，且该方案优于 one-hot 硬切换基线。目前披露的进展均限于仿真环境内的模拟训练。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。