持续学习驱动机器人智能升级：LEGION 框架实现了机器人终身强化学习的知识积累与复用，推动通用智能迈向新高度。

• 融合非参数贝叶斯模型与语言嵌入，强化任务语义理解与知识空间表达
• 支持连续单任务训练，自动保留并组合多任务经验，解决长期复杂任务
• 采用 Sim2Real 与 Real2Sim 模块，桥接仿真与现实环境差距，提升部署稳定性
• 基于 SAC 算法，集成变分自编码器（VAE）和多任务编码器，实现高效策略学习
• 完善代码结构，依赖明晰（mujoco200, gym 0.20.0 等），便于复现及扩展开发
• 由慕尼黑工业大学等多校联合开发，产出发表于顶级期刊《Nature Machine Intelligence》

长期积累与动态推理结合，赋予机器人不断进化的能力，助力复杂环境下的自主决策和操作优化。探索终身学习的未来路径，这套框架提供了宝贵参考与实践基础。

详细技术资料及源码👉 github.com/Ghiara/LEGION
项目主页👉 ghiara.github.io/LEGION

#机器人# #终身学习# #强化学习# #自然语言处理# #人工智能# #Sim2Real#