AdaDex：用单条人手轨迹训练可泛化灵巧技能

Yuxuan Kuang 等研究者提出 AdaDex，一个目标条件强化学习框架，把几秒的人手-物体轨迹（来自动捕数据或野外 RGB(D) 视频的 HOI 重建）转化为可泛化的灵巧技能，覆盖功能抓取、物体重摆、指步进手内重定向、抛接等行为。 其核心 Hybrid Dexterous Mimicking 在两组大规模并行环境中训练共享策略：带稠密动作跟踪目标的环境注入人体先验，带噪声初始状态与目标、稀疏物体成功奖励的环境迫使技能偏离参考轨迹也能工作。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。