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提交 Patchwork 资源共享仿真系统论文

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AI 综述

2026年10月24日,Zixu Hao 等人在 arXiv 提交论文《Patchwork》(编号 2610.33582),提出一种面向域随机化具身仿真的资源共享系统。该系统通过共享模板与补丁机制,将随机化采样与回放过程分离,旨在解决并发仿真环境中的内存浪费问题。 论文报告了其在 robosuite 和 MuJoCo 平台上的实测结果:32 副本共享执行模式下,CPU RSS(常驻内存大小)降低了 88% 至 92%。作者指出,这种资源管理方式将内存增长趋势从依赖实例数量转移至依赖模板多样性,从而提升了仿真系统的整体资源效率。

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报道时间线

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10月27日
  1. arXiv · AI
    Patchwork:域随机化具身仿真中的资源共享系统

    Patchwork 系统通过共享模板与补丁机制优化域随机化具身仿真,解决并发环境内存浪费问题。 该系统将随机化采样与回放分离,在 robosuite 和 MuJoCo 上测试显示,32 副本共享执行使 CPU RSS 降低 88-92%。 这种资源管理方式将内存增长趋势从实例数量转移至模板多样性,提升了仿真系统的资源效率。

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