研究提出为Ego数据补全全身信息的世界模型Scaling路径

一项研究提出为Ego（第一人称）数据补上全身信息的方法，为世界模型的Scaling提供新路径。文章指出，机器人数据采集长期依赖遥操作：操作员控制机器人完成任务并记录关节状态、末端动作和环境信息，这类数据可直接用于策略训练，但每一小时数据背后都需要真实的机器。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。