美国具身智能公司Skild AI展示了一款名为Messinator的人形机器人，它身穿阿根廷队服，能够流畅带球过人并完成射门。这一成果的核心在于其搭载的机器人基础模型S1，以及基于强化学习和自我对弈的训练方法。

Skild AI团队将机器人放入NVIDIA Isaac Sim搭建的虚拟足球场，仅设定“进球得分”这一最终目标，没有为盘带、护球、抢断或倒地起身单独设计奖励。机器人面对的对手是自身此前保存的模型版本，新旧版本反复对抗，胜出的新策略又成为下一轮更难对付的对手。经过相当于140年的虚拟训练，机器人自行学会了摔倒后站起、盘带绕防、身体护球和主动抢断等复杂动作。

Skild AI认为，仅从人类数据中学习会限制机器人能力上限，因此需要让机器人自己创造经验、发现人类未教过的动作。这一思路与AlphaGo通过自我对弈发现新下法的方法论一脉相承。

2025年7月，Skild AI推出可跨硬件运行的机器人基础模型Skild Brain，目标是让不同形态的机器人共用同一颗大脑。此后团队又公开了omni-bodied训练成果，在仿真世界中生成约10万种身体结构各异的机器人，让同一模型累计训练约1000个仿真年。测试中，即使机器人突然断腿、关节锁死或额外负重，模型也能在线调整重心和运动方式，部分情况下几秒内即可重新找回平衡。