Baovy06
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• 在雷雨中守護，月出時收割果實。 • 位置決定一切。 • 波浪前的平靜，堅定地站在圖表前。
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這個世界……
人們因為不願說出口的話而漸行漸遠……
所以大家要勇敢跟Zy說話喔……Zy永遠在這裡等待並傾聽……
P/S 這酒好喝嗎大家 🤭🤭
@quipnetwork @NucleusCodes @sleepagotchi
Baovy06
機器人AI市場目前正以驚人的速度成長。
從以自我為中心的視頻數據集、動作捕捉系統、合成數據管線到基於抓取器的收集工具……感覺每週都有一家新的機器人數據公司成立。
但真正的問題是：
並非所有類型的數據都適合用來訓練機器人。
在收集大量數據之前，最重要的問題應該是：
“你到底在訓練機器人做什麼？”
PrismaX將物理AI分為兩大類別：
• 運動學模型 → 專注於低階機器人控制。
像是平衡、跳躍、行走、動作精準度等。
• 基礎模型 → 專注於完成現實世界任務。
像是洗碗、開門、拾取物品、與環境互動等。
而PrismaX主要專注於基礎模型——因為未來不僅需要會後空翻的機器人。
它需要能真正幫助人類日常生活的機器人。
我覺得有趣的是，PrismaX並不只是“銷售機器人數據”。
他們更深入探討：
• 哪種類型的數據適合每種模型
• 高品質機器人數據的真正含義
• 數據集中應該有哪些變化
• 以及為了更好收斂應保持哪些一致性
目前，機器人產業正在嘗試不同的數據收集方式：
• 遠程操作 → 人類遠端控制機器人
• 人體視頻 → 從人類執行任務的視頻中訓練
• 抓取器系統 → 人類使用被追蹤的抓取器工具
每種方法都有其優缺點。
但PrismaX認為遠程操作仍提供最高品質的數據，因為它更可控、更精確，且更易用於訓練基礎模型。
PrismaX文章給我最大的啟示是：
“機器人不僅是AI研究。
它同時也是一個現實世界的工程問題。”
沒有公司擁有無限的資金、無限的機器人或無限的時間來訓練模型。
這意味著數據集不僅需要龐大。
它們需要正確的結構、正確的分布和正確的品質，才能讓模型有效學習。
這正是為什麼PrismaX重點關注受控的高品質機器人數據集，而非單純追求規模。
機器人AI市場目前正以驚人的速度成長。
從以自我為中心的視頻數據集、動作捕捉系統、合成數據管線到基於抓取器的收集工具……感覺每週都有一家新的機器人數據公司成立。
但真正的問題是：
並非所有類型的數據都適合用來訓練機器人。
在收集大量數據之前，最重要的問題應該是：
“你到底在訓練機器人做什麼？”
PrismaX將物理AI分為兩大類別：
• 運動學模型 → 專注於低階機器人控制。
像是平衡、跳躍、行走、動作精準度等。
• 基礎模型 → 專注於完成現實世界任務。
像是洗碗、開門、拾取物品、與環境互動等。
而PrismaX主要專注於基礎模型——因為未來不僅需要會後空翻的機器人。
它需要能真正幫助人類日常生活的機器人。
我覺得有趣的是，PrismaX並不只是“銷售機器人數據”。
他們更深入探討：
• 哪種類型的數據適合每種模型
• 高品質機器人數據的真正含義
• 數據集中應該有哪些變化
• 以及為了更好收斂應保持哪些一致性
目前，機器人產業正在嘗試不同的數據收集方式：
• 遠程操作 → 人類遠端控制機器人
• 人體視頻 → 從人類執行任務的視頻中訓練
• 抓取器系統 → 人類使用被追蹤的抓取器工具
每種方法都有其優缺點。
但PrismaX認為遠程操作仍提供最高品質的數據，因為它更可控、更精確，且更易用於訓練基礎模型。
PrismaX文章給我最大的啟示是：
“機器人不僅是AI研究。
它同時也是一個現實世界的工程問題。”
沒有公司擁有無限的資金、無限的機器人或無限的時間來訓練模型。
這意味著數據集不僅需要龐大。
它們需要正確的結構、正確的分布和正確的品質，才能讓模型有效學習。
這正是為什麼PrismaX重點關注受控的高品質機器人數據集，而非單純追求規模。
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