mjlab: Lightweight Framework for GPU-Accelerated Robot Learning

mjlab是2026年发布的轻量级开源机器人学习框架，结合GPU加速仿真与可组合环境和最小化设置摩擦。采用Isaac Lab引入的基于管理器的API，用户可组合观测、奖励和事件的模块化构建块，配对MuJoCo Warp实现GPU加速物理。适用于机器人强化学习快速原型开发、大规模并行训练和教育研究场景，GitHub开源可直接部署使用。