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Allen AI发布ToyBlocks机器人仿真框架

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AI 综述

Allen AI发布ToyBlocks，一个围绕机械臂与桌面方块搭建的开放仿真框架，属于其FoundationWorlds系列的第一个受控世界，可自动生成任务与演示数据用于训练和评测机器人模型。框架在单张GPU上并行执行数百个规划，达到最高24倍实时速度；首批数据发布包含85,336条长程演示、约1,600小时机器人执行数据和1.44亿帧。在真机测试中，仅用ToyBlocks数据训练的ManiFlow原子技能成功率仿真为80.0%、真机为81.1%；Molmo 2加ManiFlow的分层系统仿真成功率为55.5%、真机为50.0%。 Allen AI称，计划几周后发布更大规模数据集、更多技能和更全面的基准测试，并加入当前版本尚未包含的完整强化学习训练能力。

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最新进展11月6日 22:00

Allen AI 发布 ToyBlocks：面向机器人学习的受控仿真框架

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11月6日

22:00
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Allen AI 发布 ToyBlocks：面向机器人学习的受控仿真框架
Allen AI 推出 ToyBlocks，一个围绕机械臂与桌面方块搭建的开放仿真框架，属于其 FoundationWorlds 系列的第一个受控世界，可自动生成任务与演示数据用于训练和评测机器人模型。框架在单张 GPU 上并行执行数百个规划，达到最高 24 倍实时速度，首批数据发布包含 85,336 条长程演示、约 1,600 小时机器人执行数据和 1.44 亿帧。在真机测试中，仅用 ToyBlocks 数据训练的 ManiFlow 原子技能成功率仿真为 80.0%、真机为 81.1%，Molmo 2 加 ManiFlow 的分层系统仿真成功率为 55.5%、真机为 50.0%。

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