仿真训练 scaling laws 受关注:业界称真机数据采集花费百万恐不必要
lukas_m_ziegler · x · 2026-10-11
Flexion AI 的 David Hoeller 转发并点评一项机器人训练工作,称其为近年最有影响力的方向之一,他们在 FlexionAI 也观察到类似的 scaling laws,并抛出问题:既然在仿真里学习便宜得多,为什么要花数百万美元采集真实世界数据?这条评论指向 sim-to-real 训练路线在具身智能领域的规模化潜力。
「具身」频道最新
- euROBIN 展出 14 国 31 家机构 15 台 AI 机器人,订单远不及中国电网 8500 台 — ingliguori · 2026-10-12
- 小鹏人形机器人 Iron 官宣时间表:2026 年底量产,2027 上半年交付 — kimmonismus · 2026-10-12
- LILYGO 两款开源硬件上手:BB 键盘机体验意外好用 — glenbeer · 2026-10-12
- Paradromics 脑机接口让失语者用「想象语音」重新开口交流 — PeterDiamandis · 2026-10-12
- 美国心脏协会声明:可穿戴血压设备测量不准,或致误诊风险 — EricTopol · 2026-10-11
- 音视频实时决策模型 clef-omni 上线,8 个在线 demo 可直接体验 — Xianbao_QIAN · 2026-10-11