做具身智能一个多月，记录一些困惑
误打误撞在一家多模态创业公司做具身智能，已经一个多月了，记录一下近况。之前主要做图像生成，也做过 data augmentation 和 agent 开发。现在主要在具身智能的软件算法侧，最近接触的是 sim-to-real / real-to-sim，还有仿真数据的 scaling。
公司目前 bet on scaling，希望机器人能适应更多任务。我也比较认同这个研究方向：数据规模上去之后，机器人的泛化能力到底能走多远？
但我现在做的还是比较局部的工作：在 sim 里适配 soft body、缩小仿真和真实之间的 physics gap，还有处理 rollout 数据。还没有完整跑过从数据到训练的流程，所以对这些 sim data 最后能带来多少训练效果的提升，理解得还不够。对自己接下来怎么走，也还没那么清晰。
我本身更想多做一些 RL /post-training，但现在的工作和这个方向怎么接上，还在摸索。寻求做具身的朋友行业建议，欢迎来交流～

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