机器人学习数据多样性研究获突破

8月6日讯，智元机器人联合创智学院、香港大学等发布重要研究成果，深入探讨了机器人操作学习中数据多样性的三大核心维度：任务多样性、机器人本体多样性和专家多样性。这项研究打破了“数据越多样越好”的传统观念，为构建高效能的机器人操作系统提供了新的理论支持和实践方向。

研究发现，任务多样性对提升模型性能至关重要。通过对比实验，研究团队验证了广泛收集各类任务数据的“博学派”策略优于专注单一任务的“专精派”，平均性能提升显著，尤其在复杂任务中表现突出。此外，研究还挑战了“必须多本体训练才能跨本体部署”的传统看法，证明了单本体高质量数据预训练同样能实现有效的跨平台迁移，大幅降低数据收集与训练成本。针对专家多样性，研究团队提出了一种两阶段分布去偏框架，有效解决了速度变化带来的噪声干扰，提升了模型的学习效率和数据利用率。这些发现不仅为机器人学习提供了新思路，也为技术发展指明了方向——关键在于理解数据本质，识别有价值的多样性，消除无用噪声，从而实现更高效精准的技术突破。