SuperAPI AI 工具集

Skill 广场

找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。

更新于 10-19 00:11

测试与质量

12,318 个结果

physicalai-train-benchmarking-a-policy

该技能用于在仿真 gym 中对 Physical AI Studio 已训练好的策略进行基准测试并报告成功率指标。支持通过 Python API 或 physicalai benchmark CLI 两种方式调用:可加载 ACT 等策略的检查点或导出模型,在 PushT、Libero 等基准环境中执行 rollout,打印结果摘要,并输出 results.json 与 results.csv,还可选录制视频。适用于评估机器人策略性能、对比基线检查点、以及在任务回归时进行定性审查。

测试与质量80 次安装