Skill2Real：通过智能体式技能学习，实现机器人操作从仿真到现实的零样本迁移
Skill2Real是一种在仿真环境中学习机器人技能，并在无需针对具体任务微调的情况下迁移至真实机器人的框架。Proposer-Verifier-Governor循环利用仿真中的特权信息诊断结果并验证更新。系统先学习基础操作技能，再学习将这些技能组合起来完成更高层级的任务。在LIBERO-90上训练的冻结技能，在四项真实世界操作任务中的平均完成率达到78.75%。在未用于训练的LIBERO-Pro Long上，评估冻结检查点后，成功率从2.0%提高到56.3%。
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