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RoboTwin beat_block_hammer demo_clean-50 Artifacts
这个仓库存放的是一次 RoboTwin 单任务闭环实验的关键结果产物，而不是官方完整数据集。
仓库内容
same_distribution/demo_clean -> demo_clean的评测结果与 100 个 rollout 视频
cross_configuration/demo_clean -> demo_randomized的评测结果与 100 个 rollout 视频
experiment_summary.json
已完成的闭环
本实验完整跑通了以下链路：
- RoboTwin 官方任务程序生成专家轨迹
- 原始轨迹落盘为 raw data
- ACT 预处理生成 training-ready data
- ACT 正式训练
- 策略重新部署回 RoboTwin 环境
- 在 clean / randomized 两种配置下正式评测
关键结果
- 同分布：
demo_clean -> demo_clean成功率0.64 - 跨配置：
demo_clean -> demo_randomized成功率0.0
工程心得
这次实验说明，RoboTwin 的价值不只是“能产出模拟数据”，而是它把具身智能实验做成了一条严格的工程流水线：
- 环境层定义任务、对象和成功标准
- 专家层生成并筛选成功轨迹
- 数据层保存多模态原始观测
- 训练层把原始数据转成策略学习输入
- 部署层把策略重新接回环境
- 评测层用统一协议统计成功率并保存视频证据
从研究角度看，这组结果也很典型：clean 分布上的成功并不自动意味着对 domain randomization 的鲁棒性。RoboTwin 2.0 所强调的强随机化、数据多样性和稳健评测，在这次实验里都得到了非常具体的体现。
说明
本仓库中的产物由 RoboTwin 官方代码仓库生成。上游代码、任务定义与论文请参考 RoboTwin 官方项目。
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