- 実施形態の多様性複数のロボットにより一般化が向上しますが、位置合わせ作業が追加されます。
- 言語の基礎付け命令の一貫性は下流のコンディショニングに影響します。
- 標準化されたアクションフォーマットが明示的で再利用可能であれば、ポリシーのトレーニングが容易になります。
ロボット工学用の基礎モデルのトレーニング データセット
基礎モデルのデータセットには、タスク、実施形態、アクション形式にわたる幅が必要ですが、依然として単純なスケールよりも品質が重要です。
このクラスターは、ML チームがパブリック エコシステム データセットが基盤モデル パスをサポートできるかどうか、またはドメイン固有の拡張が必要かどうかを比較するのに役立ちます。