从未见过现实世界数据，MIT在虚拟环境中训练出机器狗，照样能跑酷

如今，机器人学习最大的瓶颈是缺乏数据。与图片和文字相比，机器人的学习数据非常稀少。

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目前机器人学科的主流方向是通过扩大真实世界中的数据收集来尝试实现通用具身智能，但是和其他的基础模型，比如初版的 StableDiffusion 相比，即使是 pi 的数据都会少七八个数量级。MIT 的这个团队希望用生成模型来作为机器人学习的新数据源，用工程手段来取代传统的数据收集，实现一条通过由生成模型加持的物理仿真来训练机器人视觉的技术路线。

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。注意：Title、Date、Body 三个部分的内容，放入到对应的位置。最后只需要按照格式标准输出为Makedown源文件格式内容。

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