待验证50% 置信注意事项精确时间

缺少域随机化的策略通常只在训练所用的单一仿真器中表现良好，面对真机物理不确定性便会迅速失效

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/11

首次发现

来源

Unitree Go2 实战：Genesis 训练到真机部署的 Sim-to-Real 落地

涉及实体

域随机化concept

相关事实

待验证即便固定所有随机种子，在不同硬件或并行度下，训练结果仍可能出现被大模型放大为显著能力差异的细微偏差76% 相似待验证域随机化只能覆盖开发者已经意识到并显式建模的误差源，一旦真机出现未建模的因素策略就会暴露训练盲区76% 相似待验证采用域随机化（在训练早期就让ping在整个范围内随机采样）而非单向退火，可以让每个版本模型从一开始就见过各种延迟条件，避免后期崩溃风险76% 相似待验证纯LLM探索模式在确定性任务上成功率难以保障，因每次推理存在随机性76% 相似待验证过度域随机化会引入与真实分布相差过大的不可能样本，稀释有效训练信号，随机化范围的设定需要大量领域专家经验75% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/998745

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/998745

MCP

get_claim(id=998745)