强化学习为什么长盛不衰？贯穿深度学习、大模型、智能体、具身智能的底层核心驱动力

一文吃透具身智能：概念、技术栈、落地痛点（附学习路线）

SERL：让真机强化学习从“难用”走向“可复现”的强化学习框架 ----（1）全景篇

1.2 为什么需要 SERL：真机 RL 的瓶颈不只是算法问题所在长期以来，机器人学习被困在两个极端之间。“模拟器依赖症”（Sim-to-Real Gap）开发者可以在 Isaac Gym 或 MuJoCo 等仿真环境中训练出完美的动作。然而，物理世界中的摩擦力非线性、传感器噪声、线缆的弹性以及光照的变化，构成了一道"真实性屏障"。这种鸿沟致使仿真里的"盖世武功"回到现实往往变成了"笨拙的颤抖"。