OrbiSim提出可微物理引擎仿真范式

Jiajian Li等人提出OrbiSim，一种把世界模型重构为完全可微物理引擎的机器人仿真范式，打通结构化场景资产、神经动力学与下游强化学习。整个仿真回路从显式状态转移到视觉观测生成均支持端到端可微，可用于可微接触建模、稀疏奖励下基于梯度的策略优化及物理推理等任务。 论文称实验显示OrbiSim在预测保真度和控制性能上显著优于现有世界模型，且对资产配置和物理参数保持一致响应。该论文于arXiv cs.RO发布，最新版本为2026年10月16日的v2。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。