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Données de robot génératives
Utiliser des modèles génératifs (modèles de diffusion, NeRF, prédiction vidéo) pour synthétiser des données d'entraînement de robot supplémentaires au-delà de ce qui est collecté physiquement. Les données générées peuvent augmenter les scénarios rares, les apparences d'objets nouveaux ou les cas d'échec. La qualité des données générées est importante — les données mal générées peuvent nuire aux performances. C'est un domaine de recherche actif pour l'apprentissage efficace en données des robots.