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सह-प्रशिक्षण बहु-रोबोट
कई अलग-अलग रोबोट मूर्तिमान (विभिन्न आकृतिविज्ञान, क्रिया स्थान, और सेंसर कॉन्फ़िगरेशन) से एकत्र किए गए प्रदर्शन डेटा पर एक एकल सामान्यवादी नीति को प्रशिक्षित करना। परिकल्पना यह है कि क्रॉस-मूर्तिमान डेटा अधिक मजबूत प्रतिनिधित्व सिखाता है। Open X-Embodiment डेटासेट और RT-X मॉडल प्रमुख उदाहरण हैं, जो 22+ रोबोट प्रकारों से डेटा एकत्र करते हैं।