GGSD：通过游戏自对弈发现人类可直接操控的智能体技能

研究者提出 Game-Guided Skill Discovery（GGSD）框架，利用游戏中的自对弈发现人类可直接操控的运动技能，由高层策略从少量离散技能中选择、低层策略学习对应行为。在 Ant、Franka-arm 和 Unitree G1 环境中，人类可替换高层策略直接操控智能体，并通过技能组合解决 Maze、CubePush 等未见任务，无需额外训练。