Isaac Sim 5.1.0 支持通过 pip 安装，这是最简单的方法。: 如果你想贡献代码，建议先 fork 仓库，然后克隆你的 fork。运行训练ant机器人的代码，能开始训练，则说明安装成功。: 你可以使用任何环境名称，但本文档统一使用。: 5-15 分钟（取决于网络速度）

PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的

在 Embodied AI（具身智能）导航任务中，WayPoint（航点）是指智能体（Agent）在三维空间中可以到达的、用于辅助路径规划的离散位置点。WayPoint 是连接“高层语义规划”与“底层机器人运动”的关键桥梁。并不是抛弃离散环境的思想，而是将离散环境中的“图结构（Graph）”内化为智能体的一种感知能力。通过深度学习网络（Predictor）实时利用 RGB-D 信息预测可达点，从而

在 Embodied AI（具身智能）导航任务中，WayPoint（航点）是指智能体（Agent）在三维空间中可以到达的、用于辅助路径规划的离散位置点。WayPoint 是连接“高层语义规划”与“底层机器人运动”的关键桥梁。并不是抛弃离散环境的思想，而是将离散环境中的“图结构（Graph）”内化为智能体的一种感知能力。通过深度学习网络（Predictor）实时利用 RGB-D 信息预测可达点，从而

在 Embodied AI（具身智能）导航任务中，WayPoint（航点）是指智能体（Agent）在三维空间中可以到达的、用于辅助路径规划的离散位置点。WayPoint 是连接“高层语义规划”与“底层机器人运动”的关键桥梁。并不是抛弃离散环境的思想，而是将离散环境中的“图结构（Graph）”内化为智能体的一种感知能力。通过深度学习网络（Predictor）实时利用 RGB-D 信息预测可达点，从而

PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的

我在gymnasium的pendulum环境上实现了PPO-clip算法，并通过调节超参数来探索超参数对训练过程与训练结果的作用。Pendulum环境：https://gymnasium.farama.org/environments/classic_control/pendulum/PPO-clip：https://hrl.boyuai.com/chapter/2/ppo%E7%AE%97%E6

这是Tokenization的起源，专注于处理“文本”。在经典的NLP中，Tokenization（也常被称为“分词”）是将连续、非结构化的文本流，切分成一系列离散的、有意义的基本单元（Tokens）的过程。将自然语言转换为模型可以理解和处理的最小单元。现代大模型（如GPT、BERT）主要使用子词（Subword）Tokenization（如 BPE、WordPiece 算法）。介于“词”和“字符

这是Tokenization的起源，专注于处理“文本”。在经典的NLP中，Tokenization（也常被称为“分词”）是将连续、非结构化的文本流，切分成一系列离散的、有意义的基本单元（Tokens）的过程。将自然语言转换为模型可以理解和处理的最小单元。现代大模型（如GPT、BERT）主要使用子词（Subword）Tokenization（如 BPE、WordPiece 算法）。介于“词”和“字符

今天用自己的Ubuntu20.04系统安装最新更新的IsaacSim 4.5 与 最新版的IsaacLab遇到了问题，成功解决。IsaacSim现在支持，我用中文整理了自己的安装过程。