PyRoki: 一个模块化机器人运动学优化工具包

论文结构清晰，从问题提出、现有工作回顾、方法论述到结果展示和结论，各部分之间逻辑连接紧密，论证过程连贯。

强项: 详细阐述了PyRoki的设计理念（模块化、可扩展、跨平台）及其核心组件（求解器、变量抽象、成本函数）。, 提供了多种应用案例（IK, TO, Retargeting）来验证框架的通用性和灵活性。, 进行了严格的定量基准测试，对比了不同配置和现有工具的性能，数据报告清晰。
弱项: 对处理硬约束（非可微惩罚项之外的方法）的讨论不够深入。, 基准测试的详细配置参数（如超参数、迭代次数的具体影响）可以更全面地报告。

论文通过多个定性案例和详细的定量基准测试结果，提供了充分的证据支持其关于PyRoki模块化、灵活性和效率的声明。

虽然运动学优化和其中的各个子任务已有大量研究，但PyRoki作为一个统一、模块化、可扩展、跨平台（CPU/GPU/TPU）的工具包，其设计理念和实现方式（尤其是结合JAX和LM）具有较高的创新性和原创性，解决了现有工具分散和平台限制的问题。

PyRoki提供了一个通用且高效的解决方案，有望简化机器人运动学优化任务的开发流程，促进研究进展和工业应用。开源特性进一步增强了其潜在影响。

强项: 术语使用规范且前后一致。, 方法描述相对清晰，易于理解框架的工作原理。, 段落组织结构合理。
改进点: 无