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如果AI接受除文本之外的多种类型的数据训练，可能会为丰富数据的涌入打开闸门。Meta首席AI科学家勒丘恩强调，人类通过观察物体而“吸收”的数据远超用于训练LLM的数据量，机器人形态的AI系统或许能从中获取经验。
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数据汇集或是一种解决方法。美国斯坦福大学机器人研究专家亚历山大·卡哈扎特斯基及其同事创建了开源数据集DROID2，汇集了德国Franka Robotics公司制造的Franka Panda 7DoF机械臂约350小时的视频数据，包括浴室、洗衣房、卧室等数百种环境的记录。这种多样性有助机器人在全新环境下更好地执行任务。
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