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Skild AI 用物理自我对弈后训练 S1，让机器人在仿真中学会踢足球并迁移到人形机器人
FeaturedPhysical Self-PlaySkild Team · Sep 23, 2026A breakthrough post-training result for physical AI via self-play: a strong base model like S1 can learn to complete extremely dexterous and dynamic tasks, like soccer, by…Read article →
AI 导读
Skild AI 宣布通过物理自我对弈完成一项后训练突破，其机器人基础模型 S1 在与自身对弈的仿真中学会了踢足球等高度灵巧和动态的任务。模型只被给出进球这一个目标，在 NVIDIA Isaac Sim 中与近期版本的自己对抗，逐步自行学会带球过人、护球和铲球，这些行为因有助于进球而涌现，未手工设计奖励。
推荐理由
原文给出仿真时长、涌现行为和 sim-to-real 迁移结果，可据此评估自我对弈后训练路线在具身智能上的可行性。
来源：Skild AI 博客 · skild.ai