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只看技术进展#Skild AI
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    Skild AI 公布物理自博弈后训练结果：S1 基础模型在 Isaac Sim 自博弈 140 年学会踢足球并迁移到人形机器人

    Skild AI 公布物理 AI 自博弈后训练结果：以旗舰机器人基础模型 S1 为底座、只给定“进球”这一目标，让策略在 NVIDIA Isaac Sim 中与自身近期版本对弈。

    关注价值：这条结果把自博弈从数字 AI 带到人形机器人本体，读者可据此判断纯仿真自我对弈能否突破人类数据上限。

  1. Skild AI Blogs83

    Skild AI 发布机器人基础模型 S1，以视频演示实现上下文学习

    Skild AI 发布旗舰机器人基础模型 S1，该模型以视频演示作为任务提示，无需微调即可执行未见过、时长最长约 10 分钟的操作任务。官方称在 100k 小时预训练数据下，S1 在未见任务上的成功率为 66%，语言提示的 VLA 基线为 9%；在已见任务上 S1 达到 96%。单次演示的上下文学习效果约相当于 380 条后训练示范，后者需 50–100 小时遥操作采集。

    关注价值：S1 用视频演示替代语言提示，并给出从 1k 到 100k 小时预训练数据的对比曲线，可供判断上下文学习路线与 VLA 路线的分歧。

已经到底了