机器人分拣实测：5小时数据训练，多样化数据是关键
philfung · x · 2026-09-15
开发者分享了机器人抓取/分拣训练的新进展：本次使用 5 小时数据、完整箱体（而非仅顶层托盘），并且刻意把灯箱排除在训练数据外作为分布外（OOD）测试。机器人仍不完美、会犯错，但整体表现可观。作者的核心结论是：多样化数据是关键。评论区还在追问出错后能否恢复继续工作。
所属事件:仅5小时数据训练机器人抓取，光照场景展现泛化能力(2 条相关)→
「具身」频道最新
- NVIDIA MotionBricks 登上 Hugging Face 趋势榜,面向机器人运动生成 — nvidia · 2026-10-31
- Agility Robotics 拟融资 4.65 亿美元，11 月 5 日以 AGLT 登陆纳斯达克 — xmercury_one · 2026-10-31
- 爆料:特斯拉人形机器人 Optimus 12 月初开放预订 — Scobleizer · 2026-10-31
- 机器人操作新基准 MolmoSpaces-CommonSense:所有策略无一超过 30% — RanjayKrishna · 2026-10-31
- Neuralink 首次公开展示新一代 R1 脑植入手术机器人 — elonmusk · 2026-10-31
- Google 展示半自主巡游机器人 Sprout,会找阳光照料办公室植物 — AI_Andrew · 2026-10-31