Princeton Robotics Seminar - Jeannette Bohg - Enabling Cross-Embodiment Learning
Princeton University Robotics · 68:42 · Watch on YouTube
핵심 통찰: Jeannette Bohg(스탠퍼드)는 로봇 학습의 가장 큰 병목이 데이터라고 주장한다. 실제 로봇 데이터셋은 NLP 코퍼스보다 약 2700만 배 작기 때문에, 이 분야는 단순히 데이터 수집을 확장하는 것이 아니라 *임바디먼트 전반에 걸쳐* 학습해야 한다(서로 다른 로봇, 심지어 인간 사이에서 지식을 전이). 그녀는 로봇 간 집합 데이터셋(RT-X/Open X-Embodim...