로봇 공학을 위한 기초 모델 훈련 데이터 세트

기초 모델 데이터 세트에는 작업, 구현 및 작업 형식 전반에 걸쳐 광범위한 것이 필요하지만 품질은 여전히 ​​단순한 규모보다 더 중요합니다.

선택 필터
  • 실시형태의 다양성여러 로봇이 일반화를 개선하지만 정렬 작업이 추가됩니다.
  • 언어 접지명령어 일관성은 다운스트림 조건화에 영향을 미칩니다.
  • 표준화된 행동형식이 명시적이고 재사용이 가능하면 정책 교육이 더 쉬워집니다.
최고의 청중

이 클러스터는 ML 팀이 공개 생태계 데이터 세트가 기초 모델 경로를 지원할 수 있는지 또는 도메인별 확장이 필요한지 비교하는 데 도움이 됩니다.

기초 모델에 준비된 데이터가 필요합니까?

광범위한 로봇 공학 교육 프로그램을 위해 수집, 라벨링 및 보관을 조정하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.