精选理由
人形机器人开发者终于有了低成本复用预训练模型的方法——Any2Any 用 1% 的数据和算力就能迁移全身跟踪能力，做机器人部署的团队可以直接参考。
全身跟踪（WBT）模型是人形机器人模仿多样动作的关键基础，但从头训练需要大量数据和计算资源。Any2Any 提出一种新范式，通过运动学对齐和轻量级参数高效微调（PEFT），将预训练的 WBT 模型快速迁移到新的人形机器人本体上。实验表明，仅需 1% 的计算和数据量，Any2Any 就能将基于 Unitree G1 预训练的 Sonic 模型成功迁移到 LimX Oli 和 LimX Luna 上，性能与从头训练相当甚至更优。这为快速部署人形机器人全身控制提供了可扩展的路径。
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全身跟踪（WBT）模型是人形机器人模仿多样动作的关键基础，但从头训练需要大量数据和计算资源。Any2Any 提出一种新范式，通过运动学对齐和轻量级参数高效微调（PEFT），将预训练的 WBT 模型快速迁移到新的人形机器人本体上。实验表明，仅需 1% 的计算和数据量，Any2Any 就能将基于 Unitree G1 预训练的 Sonic 模型成功迁移到 LimX Oli 和 LimX Luna 上，性能与从头训练相当甚至更优。这为快速部署人形机器人全身控制提供了可扩展的路径。
Whole-body tracking (WBT) models have become a key foundation for humanoid robots, enabling them to imitate diverse motions with high fidelity. Training such models from scratch requires large-scale data and computation,…