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Hugging Face 与 NVIDIA 合作发布教程，介绍如何用 Isaac Lab 3.0 和 Newton 在仿真中训练开源双足机器人 Microduck 的行走策略，并导出 ONNX 部署到真实机器人。
本文提出 Hebero，一个基于 GPU 并行 Isaac Lab 的异构多任务机器人操作基准，以及演示引导策略优化方法 DGPO（含 IW-ABC），在 40 项任务上以 50 条演示/任务达到 90.1% 状态输入平均成功率，超越 FAMO-ABC 7.8 个百分点，并在真实 Piper 机器人上验证了单一多任务策略的迁移能力。