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協調訓練
ロボット工学における協調訓練は、複数のロボット実装体、タスク、または環境から同時にデータを使用して単一の制御ポリシーを訓練することを指します。仮説は、多様なデータソースが制御ポリシーに堅牢な視覚および行動表現を教え、新しい設定へのより良い転移を実現するというものです。Open X-Embodimentデータセットは22以上のロボットタイプ間での協調訓練を可能にするために特別に組み立てられました。RT-2やOpenVLAなどの大規模基礎モデルは、ロボットデモンストレーションデータと並行してインターネット規模の視覚言語データとの協調訓練に依存して、汎化をブートストラップします。 実践例を見る：データ収集サービス →