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로봇 학습 모델을 선택하는 방법
데이터 가용성, 작업 범위, 평가 필요성 및 배포 제한에 기초하여 로봇 학습 모델을 선택하는 실용적인 프레임워크.
올바른 로봇 모델은 일반적으로 사용 가능한 데이터와 목표 작업 흐름, 평가 속도와 일치하는 모델입니다. 가장 큰 이름의 모델은 아닙니다.
먼저 이 질문들을 물어봐
- ** 어떤 데이터가 존재하는가?** 텔레오프, 재생, 시뮬레이션, 또는 다중 로봇 코퍼스는 답을 바꾸어 놓습니다.
- ** 임무는 얼마나 좁습니까?** 집중된 작업 흐름은 종종 작은 정책들을 보상합니다.
- ** 어떻게 평가할 것인가?** 테스트 루프 없이 모델 선택은 대부분 추측이다.
그럼 비교해 보세요
- [기초와 임무 정책]
- [평가를 위한 모델]
- [가용 데이터 집합]
이 페이지가 존재하는 이유
이 페이지는 구매자와 기술 리드들이 그들이 필요로 하는 모델 가족을 정확히 알기 전에 광범위한 의도 문구를 검색하기 위해 설계되었습니다.
모델 선택 세션이 필요해요?
하드웨어, 데이터, 파일럿 타임라인에 따라 모델 스택을 좁히는데 도움을 줄 수 있습니다.
여기 있는 모든 VLA는 여러분의 직접적인 시위에 맞춰 조정될 수 있습니다.