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title: Meta-World
description: "CoRL 2019 的 Sawyer / MuJoCo 套件：50 个技能，MT 与 ML 划分。WorldFoundry 导入官方结果导出——不跑 MuJoCo。"
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Meta-World（CoRL 2019）是斯坦福、加州大学伯克利分校与南加州大学的多任务与**元强化学习**操作评测，现由 **Farama Foundation** 维护。**Sawyer** 臂在 **MuJoCo** 里要完成 **50** 个不同的桌面技能（reach、push、抽屉、装配……）。官方评测**不是**一个数字：你必须点名套件。

多任务（同一策略，共享训练）：

- **MT1** — 一个技能。
- **MT10** — 十个技能；报告平均成功。
- **MT50** — 全部五十个。

元学习（适应留出任务 / 目标）：

- **ML1** — 一个技能，目标留出。
- **ML10** — 10 个元训练 / 5 个元测试技能。
- **ML45** — 45 个元训练 / 5 个元测试技能。

常用成绩单是**二值成功率**，不是原始回报。论文：[Meta-World: A Benchmark and Evaluation for Multi-Task and Meta Reinforcement Learning](https://arxiv.org/abs/1910.10897)。项目：[meta-world.github.io](https://meta-world.github.io/)。代码：[Farama-Foundation/Metaworld](https://github.com/Farama-Foundation/Metaworld)（MIT）。

WorldFoundry **只导入官方结果**。你在上游跑 Farama Metaworld / MuJoCo，再经 `official-validation` 归一化 JSON/CSV。仓内无模拟器。导出须声明 MT/ML 套件，否则行不可比。

<BenchmarkPageSections id="metaworld" locale="zh" />

## 如何运行

```bash
worldfoundry-eval zoo benchmark-run \
  --benchmark-id metaworld \
  --mode official-validation \
  --official-results-path <official_results.json> \
  --output-dir tmp/metaworld/official-validation \
  --json
```

省略 `--official-results-path` 时，默认导入路径是 `WORLDFOUNDRY_METAWORLD_RESULTS_PATH`。清单：`worldfoundry/data/benchmarks/tasks/external/metaworld.yaml`。输出：`scorecard.json`（主键 `success_rate`）与 `raw_results.jsonl`。

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