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로봇 기술에 대한 기초 모델 교육 데이터 세트
다중 로봇 보급, 언어 조건화 및 행동 표준화를 포함한 로봇 기반 모델 훈련에 대한 데이터 세트를 평가하는 방법
기초 모델 데이터 세트는 작업, 구현 및 행동 형식 전반에 걸쳐 폭이 필요합니다. 그러나 품질은 여전히 단순한 규모보다 더 중요합니다.
선택 필터
- 체체 다양성 여러 로봇은 일반화를 개선하지만 조화를 위한 작업을 추가합니다.
- 언어 지형 명령의 일관성은 하류 컨디션에 영향을 미칩니다.
- ** 표준화된 활동** 정책 교육은 형식이 명시적이고 재사용이 가능할 때 더 쉬워집니다.
핵심 참조
- [X-체체 개체]
- [레로봇]
- [오픈소스 로봇 모델]
최고의 관객
이 클러스터는 ML 팀들이 공공 생태계 데이터 세트가 기초 모델 경로를 지원할 수 있는지 또는 영역별 확장이 필요한지 비교하는 데 도움이 됩니다.