arXiv cs.RO· Cong Tai, Zhaoyu Zheng, Haixu Long, Hansheng Wu, Jialiang Wang, Zhengbin Long, Haodong Xiang, Shuyuan Wang, Rong Shi, Zhuo Cui, Shizhuang Zhang, He Wang, Biao Liu, Zhenzhe Sun, Tao Shen·· 2 天前
Seed2Scale：面向可扩展机器人学习的自进化数据引擎与平行世界扩展
Seed2Scale: A Self-Evolving Data Engine with Parallel Worlds Expansion for Scalable Robot Learning
AI 导读
Seed2Scale 是一个自进化数据引擎，仅需 4 个种子演示即可启动，通过"小模型采集、大模型评估、目标模型学习"的异构协同实现稳定自进化，并借助平行世界阶段将轨迹投射到同一任务的不同环境以扩充数据多样性。实验显示其目标模型成功率随迭代持续上升，零样本真实世界评测成功率达 75.38%，而基线方法完全失败（0%）。
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