Patchwork：域随机化仿真共享模板降内存
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Patchwork：域随机化仿真共享模板降内存
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AI 综述
Zixu Hao 等作者提出并实现 Patchwork，一个面向域随机化仿真的资源共享系统。它用 E=T+Δ 表示环境：共享模板保存公共资源，补丁记录构造目标环境所需的变更。作者在 robosuite 与 MuJoCo 上实现该系统，并在 LIBERO-plus 和 RoboCasa365 负载上评估。 在 32 个副本时，共享模板执行相比每环境一进程，将 CPU RSS 降低 88–92%。作者称，受控实验显示，在支持的共享边界内，内存增长更多取决于模板多样性与独有资产内容，而非实例数量。
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最新进展10月27日 12:00
Patchwork：面向域随机化具身仿真的资源共享系统报道时间线
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10月27日
- arXiv cs.ROPatchwork：面向域随机化具身仿真的资源共享系统
作者提出 Patchwork，一个面向域随机化仿真的资源共享系统，基于 E=T+Δ 表示，用共享模板加补丁记录环境变更，并在 robosuite 与 MuJoCo 上实现。在 LIBERO-plus 和 RoboCasa365 负载上，32 个副本时共享模板执行相比每环境一进程将 CPU RSS 降低 88-92%。实验显示内存增长更多取决于模板多样性与独有资产内容，而非实例数量。
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