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Datos de formación de modelos de fundación para la robótica
Cómo evaluar conjuntos de datos para la formación de modelos de base de robótica, incluida la cobertura multi-robot, el acondicionamiento del lenguaje y la estandarización de la acción.
Los conjuntos de datos de modelos de fundación necesitan amplitud en tareas, encarnaciones y formatos de acción, pero la calidad sigue siendo más importante que la escala simple.
Filtros de selección
- ** Diversidad de los cuerpos**Múltiples robots mejoran la generalización pero añaden trabajo de alineación.
- Lenguaje de tierraLa consistencia de las instrucciones afecta el acondicionamiento aguas abajo.
- Acción estandarizadaLa formación en política se hace más fácil cuando los formatos son explícitos y reutilizables.
Referencias centrales
- [Abrir el cuerpo X]
- ¿Qué es eso?
- [Modelos de robots de código abierto]
El mejor público
Este grupo ayuda a los equipos de ML a comparar si los conjuntos de datos del ecosistema público pueden apoyar un camino de modelo de base o si necesitan una expansión específica de dominio.