EmbodiedSmith：仿真中递归自我改进规模化生成具身数据

2026年10月6日，HF Daily Papers 刊文介绍 EmbodiedSmith 框架。该框架通过仿真中的递归自我改进（RSI）机制，规模化生成具身数据，并将资产、场景与任务生成流程统一。其核心是 agentic 精炼循环，使场景与任务生成相互引导、迭代优化。该框架支持移动机械臂、人形机器人、灵巧手等多种平台，并涵盖可形变物体与流体交互。实验验证了所生成数据在质量、多样性与效率方面的表现；下游策略实验进一步表明，数据多样性的提升有助于改善策略的泛化能力。

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。