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Open X-Embodiment
Open X-Embodiment (OXE)는 Google DeepMind와 33개 연구 기관이 함께 구성한 대규모 로봇 시연 데이터셋으로, 22개의 서로 다른 로봇 구체화와 527개 이상의 기술로부터 100만 개 이상의 로봇 에피소드를 포함합니다. 구체화 간 공동 학습을 가능하게 하기 위해 생성되었으며, 다양한 로봇 경험이 단일 로봇 데이터셋만으로는 얻을 수 없는 더 풍부한 조작 표현을 학습한다는 가설에 기반합니다. OXE에서 학습한 모델인 RT-X는 구체화 간 긍정적 전이를 보여주었으며, 단일 구체화 기준선 대비 미학습 작업에서 향상된 성능을 달성했습니다. OXE 데이터는 공개적으로 이용 가능하며 구체화 간 로봇공학 연구의 물결을 촉발했습니다. 실제 사례 보기: 우리의 데이터 수집 서비스 →