Ropedia W0:1万小时人类视频证实机器人学习的 Scaling Law
liuziwei7 · x · 2026-10-20
Ropedia 团队发布 W0 项目与 Xp-Teleop 数据集,提出「Human Experience Scaling Law」:在固定后训练配方下,增加人类视频预训练量(180 小时→1 万小时)能持续改善世界模型表现——相机跟随误差 ATE 从 2.21cm 降至 1.79cm,手部跟随 PCK@01 从 82.0% 升至 83.6%,且增益迁移到机器人侧(GR-1 PSNR 升至 21.74,Unitree G1 LPIPS 降至 0.365)。
- 数据构成:1 万小时人类视频 + 3000 小时机器人数据,视觉/运动/语言信号同步
- Xp-Teleop 数据集:Unitree G1 + Inspire 灵巧手的长时程操控遥操数据,27 段、543 个动作片段、96,064 帧,含 RGB 视频、关键点、IMU、1062 taxel 触觉与动作标注,已在 Hugging Face 开源(CC-BY-4.0)
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