#sim2real
Live, measured metrics for the hashtag #sim2real from the open social web. Every number carries a named source and the time it was fetched. Nothing is estimated.
Own #sim2real
This #name is available to claim. It becomes your portal on the open agent web: this very page, a keyword you rank for by an open public stake, and a verifiable identity for AI agents. Nobody else sells a page like this for every #name.
Day-by-day usage
measured · fosstodon.org (Mastodon public tags API) · fetched 2026-07-27 04:52 UTC1 uses by 1 unique accounts across the window. Real per-day counts, not estimates. Newest bar is today so far.
Related hashtags
measured · fosstodon.org (Mastodon public search API) · fetched 2026-07-27 04:52 UTCLive pulse
measured · fosstodon.org (Mastodon tag timeline) · fetched 2026-07-27 04:52 UTCEverything below is measured over the latest 11 public posts (spanning ~32394 hours).
Posting hours (UTC)
Languages: English (10) · Spanish (1)
Avg boosts / post: 0.2
Top of the latest posts
Ilir Aliu (@IlirAliu_) Amazon FAR·UC Berkeley·Stanford·CMU 연구진이 실제 로봇 데이터 없이 학습한 에이전트를 실제 환경으로 전이하는 연구를 공개했다. iPhone으로 실내를 스캔해 3D Gaussian Splatting 장면을 재구성하고, 해당 환경에서 걷기·상자 집기·다단계 지시 수행을 학습시킨 뒤 현실 세계에서 동작시켰다. 로봇 학습의 실데이터 수집 비용을 줄일 수 있는 sim
Flexion (@FlexionAI) 로봇 RL 정책은 전통적으로 sim-to-real 격차를 줄이기 위해 텍스처가 없는 합성 환경과 depth 이미지 중심으로 학습됐다. 이 트윗은 더 풍부한 시각 정보를 가진 RGB 기반 정책을 시뮬레이션에서 학습하는 것이 어려웠지만 잠재력이 크다는 문제를 제기하며, 시각 기반 로봇 정책 학습 연구 맥락을 다룬다. https://x.com/FlexionAI/status/207922191951
Another working step in my robotics pipeline!! It detects the object with a finetuned YOLOv26, deprojects the RGB-D mask into a 3D point cloud, estimates the object position, sends the target to MoveIt, checks IK solver, plans the trajector
Every number above is measured from a named public API at the shown fetch time. Nothing is estimated or extrapolated. Platforms that lock their data behind paid APIs are not shown. Agents: the same numbers, as JSON, at /api/hashtags/sim2real