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One-Shot Real-World Demonstration Synthesis for Scalable Bimanual Manipulation

单次现实演示合成用于可扩展的双臂操作

Huayi Zhou, Kui Jia

机构 * HNuzhy 纠错

AI总结 本文提出BiDemoSyn框架，通过单个现实示例生成大量高质量双臂操作演示，结合任务分解与视觉引导对齐，实现高效且物理可行的演示合成，提升机器人操作的泛化能力与数据效率。

Comments accepted by RSS 2026. The project link is https://hnuzhy.github.io/projects/BiDemoSyn/

Betting for Sim-to-Real Performance Evaluation

为仿真到现实性能评估进行投注

Zaid Mahboob, Yujia Chen, Bowen Weng

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） ； U.S. Department of Commerce, National Institute of Standards and Technology（美国商务部国家标准化与技术研究院） 纠错

AI总结 本文通过投注视角研究机器人性能评估问题，提出理论支持的实用近似方法，展示如何通过合成分布推断现实中的机械臂抓取精度，验证了方法的有效性。

Comments Accepted to RSS 2026, with DOI pending