V-IRL利用了现有的映射技术和街景图像API，使研究人员能够在全球任何地点的虚拟复制品中部署AI代理。这些代理能够执行多种任务，比如导航、识别地点、推荐服务等，这些任务都是基于它们在虚拟环境中“看到”和“理解”的数据。简单来说，V-IRL让AI可以在一个虚拟的、基于真实世界数据的环境中训练和操作，这样做的目的是提高AI处理现实世界问题的能力。通过在这样的环境中测试和优化AI模型，V-IRL为AI研究和应用提供了一个实用、高效和低成本的平台。

GenSim利用大型语言模型生成大量的机器人模拟任务，支持目标导向生成和探索性生成两种模式，可用于多任务策略训练和任务级别泛化。使用GPT4扩展了现有基准测试10倍以上，支持超过100个任务，通过有监督微调和评估多个LLM，包括微调的GPT和Code Llama，生成机器人模拟任务的代码。最小的模拟到真实世界的适应后，预训练在GPT4生成的模拟任务上的多任务策略在真实世界中展现了更强的转移能力，超过基线25%。