待验证50% 置信事实精确时间
Thinker-WM 的训练语料总计约 20K 小时第一人称视频、10K 小时真实机器人数据和 1K 小时仿真数据,其中约 4K 小时真实机器人数据带有对齐的深度监督。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
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涉及实体
相关事实
待验证Riemann 1.0训练数据总规模达23.2万小时,覆盖人类第一视角视频、UMI或外骨骼手套数据及机器人轨迹数据76% 相似待验证宇树开源人形机器人基础模型Unifor LMW-LA 1.0,参数规模达60亿,利用约2500小时真实机器人数据训练,单个模型可执行出床、叠衣、分拣等64项任务并兼容多种机械手75% 相似待验证遥操作演示数据一直是机器人模仿学习的主流数据来源,但每一帧数据都需要一次真实操作,采集一条多步骤任务往往耗时数十分钟,且难以规模化。69% 相似待验证机器人示教是指工程师手持示教器逐点引导机械臂记录关节角度、速度、等待时间等轨迹点的过程,一条几十个动作的工序通常需要数百个示教点,耗时数小时到数天。68% 相似待验证人形机器人的感知-决策-执行全链路时延预算通常需控制在10-50毫秒以内才能保证动态稳定性,其中视觉处理和深度学习推理延迟最大(5-30ms)68% 相似
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