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ロボティクスのための基礎モデルトレーニングデータセット
ロボット基盤モデルトレーニングのデータセットを評価する方法 複数のロボットカバー,言語条件付け,アクション標準化を含む
基礎モデルデータセットはタスク,実施形態,アクションフォーマットに広くする必要がありますが,品質はシンプルなスケールよりも重要です.
選択フィルター
- 体体多様性複数のロボットが一般化を改善しますが,調整作業を加えます.
- 言語の地面化指示の一貫性は下流調節に影響を与える.
- 標準化された行動 形式が明示的で再利用可能であるとき,政策訓練が容易になります.
核心参照
- [X体を開放]
- ローボット
- [オープンソースのロボットモデル]
観客のベスト
このクラスタは,公共エコシステムデータセットが基礎モデルパスをサポートできるかどうか,またはドメイン特有の拡張を必要とするかどうかを比較するのに役立ちます.