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Open X-Embodiment
Open X-Embodiment (OXE) 是由 Google DeepMind 和 33 个研究机构组建的大规模机器人演示数据集，包含超过 100 万个机器人回合，来自 22 种不同的机器人具身形式和 527+ 项技能。创建目的是为了支持跨具身形式的联合训练 — 其假设是多样化的机器人经验能够教导比单一机器人数据集更丰富的操作表示。在 OXE 上训练的模型 RT-X 展示了跨具身形式的正向转移，并在保留任务上相比单一具身基线取得了更好的性能。OXE 数据公开可用，已催生了一波跨具身机器人研究浪潮。 实际应用示例：我们的数据收集服务 →