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Open X-Embodiment
Open X-Embodiment（OXE）はGoogle DeepMindと33の研究機関によって組み立てられた大規模ロボットデモンストレーションデータセット。22の異なるロボット具体化（embodiment）と527以上のスキルから100万以上のロボットエピソードで構成されています。具体化間での共同学習を可能にするために作成されました。単一ロボットデータセットだけでは得られない、より豊かな操作表現をもたらすという仮説に基づいています。OXEで学習したモデルであるRT-Xは、具体化間での正の転移を実証し、単一具体化ベースラインと比較して保留されたタスクでの性能を向上させました。OXEデータは公開されており、具体化間ロボティクス研究の波を触発しています。 実践例を見る：データ収集サービス →