400 次人工纠错让机器人成功率破 90%，teleop 数据方向错了？
micoolcho · x · 2026-10-25
引用 @rahimmirani 的观点：大家争抢的机器人数据大多是「错的那种」——遥操作只提供简单 90% 场景的干净示范，而真正难的失败与恢复过程没人记录，因为操作员直接重试了。
@physicalintelligence 用 pi0.6 在真实浓缩咖啡任务上验证了另一种思路：
- 先用常规示范训练的模型直接上机跑
- 加入约 400 次人工纠正（机器搞砸时人介入修正），连同模型自身的失败运行一起训练
- 结果：吞吐量翻倍以上，成功率突破 90%，最难任务的失败率约减半
同样的模型、同样的机器人，只是换了数据类型。作者认为「失败与恢复」数据才是机器人学习的稀缺资源。
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