精读 SuperMimic：一个可微世界模型省下 1000× GPU 时——1 卡 3 小时超过 SONIC 128 卡 7 天，附社区复现仓库全景
UC Berkeley《SuperMimic: Scaling Humanoid Whole-Body Control with One Differentiable World Model》（arXiv 2610.28480，CoRL 2026 Oral，Qiayuan Liao / Yiyang Shao / Junfeng Long…Pieter Abbeel、Koushil Sreenath）精读：与 具身 RL 调研里的 SONIC 同赛道（大规模动捕跟踪），但把「模型免费 PPO 碾算力」换成「一个可微世界模型摊销全部动作」。核心洞察：千差万别的动作共享同一套人形混合刚体动力学——用一个从仿真日志拟合的可微世界模型学这份共享结构，短视野想象 rollout + 穿模反传（BPTT）给策略解析梯度；世界模型比 MuJoCo Warp 批量快 10×+，8 步预测误差在 1→264 小时数据上保持稳定。结果：1×H100 3 小时超过 SONIC 发布 checkpoint 的 0.90 归一化回报（>50× 墙钟、>1000× GPU 时：3 vs 21k）；129,514 条基准动作失败 25 条 vs SONIC 179 条（含其全部翻转与侧滚），双卡 9.8 小时清零；真机 Unitree G1 全动作库零逐动作调参；速度编码器下游接口 RL 训练胜过蒸馏基线。官网 supermimic.github.io 给出完整算力账本与 FAQ。GitHub 侧（重点讲解）：官方代码确认未放出，但论文 10-20 投稿、次日即现复现潮——事实标准 supermimic_vibed（706★，ETH 非官方、自述 1 小时 vibe-code、Isaac Lab 3+MuJoCo-Warp、LAFAN1 单卡 1.47h 达 0.829/0 失败）领跑，另有 awesome-supermimic 目录（312★）、Motphys/Uni-SuperMimic（195★，UniLab 三后端，LAFAN1 0.827、BONES-SEED 12.9 万条 0.9243/失败 0.27%）、CuboiLeo/SuperMimic-Reproduced（308★，论文逐条转录+5090 1.66h 复现 0.82）与向灵巧手/四足/机械臂外溢的改造潮。逐图讲解全部 9 张插图（论文 7 + 官网 2）。