docs: add every-embodied promotion section

Author: Suibian-YY-pro

20-公众号短文宣发/01-EBench.md

@@ -321,6 +321,24 @@ InternDataEngine 是 InternVerse 具身数据平台中的数据合成引擎。
 
 EBench 更像“考场”，SIM1 和 InternDataEngine 更像“训练数据工厂”和“合成数据引擎”。当评测指出模型在物体泛化、高精度操作或长程任务上存在短板时，后两者可以继续为特定能力补充数据和可视化样本。
 
+## 想继续动手？Every-Embodied 开源教程已经整理好了
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+如果你读到这里，最关心的问题可能已经不只是“EBench 评什么”，而是：我能不能自己跑起来、改起来、继续往科研项目里接？
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+Datawhale 的 **every-embodied** 具身智能中文开源教程，正是为这个需求准备的。项目把具身智能学习拆成可实践的章节，覆盖基础概念、具身导航与 VLN、仿真环境、策略学习、VLA / VLM、数据集与评估基准、竞赛实践和专题组队学习，尽量把“看懂论文”和“真正跑通代码”之间的距离缩短。
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+完整开源项目直达：
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+https://github.com/datawhalechina/every-embodied
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+在线阅读地址：
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+https://datawhalechina.github.io/every-embodied/zh-cn/
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+这次 EBench、SIM1 和 InternVerse / InternDataEngine 的复现记录，也已经同步到 every-embodied 项目中。它们不是停留在“概念介绍”，而是按“先跑通一条最小链路”的方式组织：先说明环境要求和关键配置，再给出 smoke test 视频，最后把常见错误和排错顺序写清楚。
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+如果你刚入门，可以从导航、仿真和基础操作章节开始；如果你已经在做具身操作模型，可以把 EBench 当成评测入口，把 SIM1 / InternDataEngine 当成数据生成入口，用同一个开源教程项目串起“学习、复现、评测、迭代”的完整路径。
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 ## 结语