待验证50% 置信事实精确时间
REKI 在仅 50 条演示、1 小时训练（3000 步）的条件下即可在 UR5 等真实硬件上微调收敛。
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/19
首次发现
有效期至：2027/1/17
来源
涉及实体
相关事实
待验证在典型的ResNet-50中，如果将所有池化和步长下采样替换为谱池化，整体训练时间可能增加30%-50%64% 相似待验证在LLaDA-2.1-mini上，ORL只需4.2M自生成训练token和36个H100 GPU小时的后训练，就能在质量相当的前提下获得最多3倍吞吐提升。63% 相似待验证完全从零训练一个通用图像分类器在个人硬件上几乎不现实，即使使用 RTX 4090 也需数周乃至数月61% 相似待验证使用Diffusion Policy在8张A100 GPU上训练一个多任务策略通常需要24-72小时61% 相似待验证Meta的Llama 2(700亿参数版本)使用了180万GPU小时进行训练60% 相似
引用此条事实
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