Perceptron 研究：用海量视频训练 Isaac，大幅降低机器人数据需求
rohanpaul_ai · x · 2026-08-27
Perceptron 团队通过在昂贵的机器人演示数据之外，引入海量的廉价视频数据来训练名为 Isaac 的系统。实验结果表明，当视频数据量足够大时，可以达到与大量遥操作数据相同的动作学习质量。这一发现意味着，利用广泛存在的视频资源，可以显著减少对昂贵人工遥操作数据的依赖，降低机器人训练成本。
所属事件:Perceptron 发布 36B 开源具身基础模型 Isaac 0.5(10 条相关)→
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