机器人训练数据集迎新突破，合成数据训练提高执行成功率

快讯正文

【机器人训练数据集迎来新突破，预训练数据集是影响大模型性能的核心要素】据工业专题研究指出，机器人大模型的发展离不开多样化的机器人训练数据集。然而，由于对任务相关性和多样性要求较高，真实数据昂贵且耗时。近期，MimicGen基于175个人工示范数据，可以生成涵盖18个任务、多种场景、任务对象和机械臂的5万多个合成数据，并且与等量真实数据的训练效果相当；RoboGen可以无限生成任务、场景和训练数据，实现机器人7x24小时全自动技能学习。通过合成数据的训练，机器人的执行成功率显著提高，且等量的人工示范数据和合成数据对机器人的训练效果相当。预计预训练数据集来源的丰富将会加速机器人大模型的发展。然而，需要注意的是，模型泛化能力不足、数据集训练结果不及预期、机器人通用性不及预期等仍然存在风险。【免责声明】本文仅代表第三方观点，不代表本媒体立场。投资者据此操作，风险请自担。