人形机器人面临数据与奖励难题，合成数据或成关键解法
sarahookr · x · 2026-08-24
人形机器人发展面临两大核心挑战：一是需要收集海量现实世界数据（这也是 AI 实验室布局穿戴设备的原因）；二是需要解决部分奖励和不可验证结果的问题，这触及了深度神经网络“不知道自己不知道”及长尾学习成本高的局限。乐观的一面在于，合成数据的生成成本正在降低，可能缓解数据缺口；且不可验证奖励问题的解决将惠及整个 AI 领域。
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