- Diversidad de encarnacionesMúltiples robots mejoran la generalización pero añaden trabajo de alineación.
- Fundamentación del lenguajeLa consistencia de las instrucciones afecta la condicionamiento posterior.
- Acciones estandarizadasLa capacitación en políticas se vuelve más fácil cuando los formatos son explícitos y reutilizables.
Conjuntos de datos de entrenamiento de modelos fundamentales para robótica
Los conjuntos de datos de modelos fundamentales necesitan amplitud en tareas, encarnaciones y formatos de acción, pero la calidad sigue siendo más importante que la simple escala.
Este clúster ayuda a los equipos de ML a comparar si los conjuntos de datos del ecosistema público pueden apoyar un camino de modelo base o si necesitan expansión específica del dominio.