The economics of Physical AI: Why data quality beats scale
为了达到物理 AI 社区所期望的鲁棒性水平，即在不熟悉的环境中对不熟悉的对象进行零样本部署的通才策略，数据集大小必须增长几个数量级。为了给出规模感，将逻辑扩展到 LLM 规模的数据量（大约 10^2）将需要大约 8000 万个机器人连续运行三年。 The field is therefore bottlenecked not only by compute or model architecture, but more fundamentally by the rate at which high-quality, real-world manipulation data can be gen
作者 (c) @dineshphotography7797，保留一些权利 (CC BY) - https://www.inaturalist.org/photos/245994740，CC BY 4.0，https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=147097695社交蜘蛛中营养和干扰压力下短期大胆性格的稳定性个体之间的行为差异，也称为动物性格，在动物王国中普遍存在。同时，这些行为的表达可能仍然依赖于上下文和时间。社会性蜘蛛缺乏形态等级和明显的主导等级，但在大胆和攻击性等行为方面表现出一致的个体差异。先前的研究表明，这些人格特征与任务参与无关
