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宇树狂喜
SuperMimic：用单个可微世界模型（Differentiable World Model）来做人形机器人全身动作训练
SuperMimic基于mjlab物理仿真环境构建，借鉴了DreamerV3等技术思路，把物理规律放进一个可以计算预测的世界模型里进行统一训练，让G1人形机器人拥有了精确的全身动作追踪能力，支持广义坐标和最大坐标两种方式来精准控制身体姿态。
相比传统反复试错的训练方式，可微分世界模型能让机器人直接推演动作与环境的互动变化，大幅加快了学习复杂连贯动作的速度。但是也存在隐患：世界模型毕竟是神经网路拟合出来的，算是纸上谈兵，一旦遇到剧烈碰撞或脚底打滑等长尾场景，可能会导致连续动作失败。
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