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Co-Training
Co-Training in der Robotik bezieht sich auf das Training einer einzelnen Richtlinie auf Daten von mehreren Roboterkörpern, Aufgaben oder Umgebungen gleichzeitig. Die Hypothese ist, dass vielfältige Datenquellen der Richtlinie robuste visuelle und Verhaltensrepräsentationen lehren, die besser auf neue Einstellungen übertragen. Der Open X-Embodiment-Datensatz wurde speziell zusammengestellt, um Co-Training über mehr als 22 Robotertypen zu ermöglichen. Große Foundation Models wie RT-2 und OpenVLA verlassen sich auf Co-Training mit internetskalierten Vision-Language-Daten neben Roboterdemonstrationsdaten, um die Verallgemeinerung zu starten. Siehe dies in der Praxis: unser Datenerfassungsservice →