ME AI 消息，伯克利AI（berkeley_ai）转发Z1hanW的推文，介绍PRISM项目。该工作指出，人类能够从丰富的交互经验中进行泛化，团队通过可扩展的real-to-sim-to-real（真实到仿真再到真实）方法，将这一能力引入人形机器人移动操作（humanoid loco-manipulation）。具体做法为：将4段真实视频扩展为256个反事实（counterfactual）变体，恢复机器人-物体轨迹，并训练单一策略（one policy）。原文未提及具体模型名称、性能指标、发布时间及代码/论文链接等细节。（来源：ME）