--- format: "aidr-story-markdown/v1" id: "eeef217a1b62ce6bc5d67374a9ea658f5e2b3d0ab2a6a7d5705d315e786394f6" canonical_url: "https://aidr.today/eeef217a?lang=vi" title: "DONIC: Generalist Dexterous Bimanual Tracking Control from Human Demonstrations" lang: "vi" requested_lang: "vi" available_langs: ["en","vi"] translation_fallback: null fallback_fields: [] published_at: "2026-10-22T00:00:00.000Z" category: "Research" topics: ["agent"] source_urls: ["https://huggingface.co/papers/2610.29997"] summary: "Dù đã có tiến bộ gần đây trong việc theo dõi tham chiếu tinh tế, các mô hình hiện tại vẫn chủ yếu tập trung vào thao tác một tay và một phạm vi tương tác hạn chế, để lại những hành vi tinh tế hai tay thường thấy trong cuộc sống thực chưa được giải quyết. Sự thiếu hụt dữ liệu thao tác hai tay giàu tiếp xúc và độ phức tạp tăng lên trong việc điều phối các tiếp xúc khiến việc phát triển một bộ theo dõi hai tay đa năng trở nên đặc biệt thách thức. Vì vậy, chúng tôi trình bày 1) DONIC, bộ theo dõi hai tay đa năng đầu tiên được huấn luyện chung trên nhiều danh mục thao tác và nguồn chuyển động con người, cùng với 2) BiHOI, một bộ dữ liệu đa góc quay gồm 1.575 chuỗi thời gian trải rộng trên 229 vật thể và nhấn mạnh sự tương tác hai tay kéo dài, nơi các tương tác được tái cấu trúc được chuyển hướng vào các tham chiếu robot. DONIC kết hợp proximal policy optimization với behavioral cloning trong một vòng phản hồi tái chế các lần thực thi thành công đã được xác minh vào các bản demo huấn luyện. Một phần thưởng trung tâm trên mỗi tay duy trì phản hồi chuyển động vật thể đồng thời giám sát từng tay theo vai trò tiếp xúc tham chiếu của nó. Clip-Centered Advantages loại bỏ các offset lợi thế ph…" --- # DONIC: Generalist Dexterous Bimanual Tracking Control from Human Demonstrations > [Open the canonical story]() **Published:** 2026-10-22T00:00:00.000Z **Category:** Research **Topics:** agent ## Summary Dù đã có tiến bộ gần đây trong việc theo dõi tham chiếu tinh tế, các mô hình hiện tại vẫn chủ yếu tập trung vào thao tác một tay và một phạm vi tương tác hạn chế, để lại những hành vi tinh tế hai tay thường thấy trong cuộc sống thực chưa được giải quyết\. Sự thiếu hụt dữ liệu thao tác hai tay giàu tiếp xúc và độ phức tạp tăng lên trong việc điều phối các tiếp xúc khiến việc phát triển một bộ theo dõi hai tay đa năng trở nên đặc biệt thách thức\. Vì vậy, chúng tôi trình bày 1\) DONIC, bộ theo dõi hai tay đa năng đầu tiên được huấn luyện chung trên nhiều danh mục thao tác và nguồn chuyển động con người, cùng với 2\) BiHOI, một bộ dữ liệu đa góc quay gồm 1\.575 chuỗi thời gian trải rộng trên 229 vật thể và nhấn mạnh sự tương tác hai tay kéo dài, nơi các tương tác được tái cấu trúc được chuyển hướng vào các tham chiếu robot\. DONIC kết hợp proximal policy optimization với behavioral cloning trong một vòng phản hồi tái chế các lần thực thi thành công đã được xác minh vào các bản demo huấn luyện\. Một phần thưởng trung tâm trên mỗi tay duy trì phản hồi chuyển động vật thể đồng thời giám sát từng tay theo vai trò tiếp xúc tham chiếu của nó\. Clip\-Centered Advantages loại bỏ các offset lợi thế ph… ## Sources - [Story source]()