学界讨论机器人失败数据与仿真器分工
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学界讨论机器人失败数据与仿真器分工
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AI 综述
机器人研究者 Ville Kuosmanen 称，训练神经仿真器可能需要约10倍于成功数据的失败样本，因为同一任务的失败方式比成功方式更丰富，模型需要覆盖多样失败样例。Chris Paxton 转发并认同这一经验判断。 实践者还将真实 SO-101 遥操作回放放入 MuJoCo 评测，关节跟踪误差在1°以内，并提出 learned sim 与 MuJoCo 未来可能合流：由学习模型负责渲染、物理引擎负责接触；这一分工目前只是实践者的推测。
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最新进展11月4日 01:31
学界讨论 learned sim 与 MuJoCo 分工：机器人训练为何需要失败数据报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- AGI Hunt学界讨论 learned sim 与 MuJoCo 分工：机器人训练为何需要失败数据
学界讨论 learned sim 与 MuJoCo 的分工，主张机器人训练应主动收集失败数据，因为神经仿真器所需失败数据约为成功数据的 10 倍。实践者将真实 SO-101 遥操作回放放入 MuJoCo 评测，关节跟踪误差在 1° 以内，并推测两条路线可能合流，由 learned models 负责渲染、物理引擎负责接触。
- AGI Hunt机器人研究者：训练神经仿真器所需失败数据约为成功数据的 10 倍
机器人研究者 Ville Kuosmanen 指出，训练神经仿真器可能需要约 10 倍于成功数据的失败数据。原因是同一任务失败的方式远多于成功的方式，模型需要更丰富的失败样本来学习。Chris Paxton 随后转发了这条经验之谈。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。