📖 AI 总结

灵初智能针对机器人学习人类操作数据质量不足的问题，提出了一套以“强配对数据”为核心的解决方案。研究指出，人类与机器人因本体结构差异，仅靠任务含义对应的“弱配对数据”难以直接迁移技能。为此，灵初逆向使用世界模型Psi-W0，从真实机器人数据出发生成对应的人手操作数据，再训练端到端转换器，实现人类视频到机器人可执行动作的转换，并通过真机回放和后训练两种方式验证数据可用性。在此基础上，Psi-R2.5优化了数据标注管线，强调任务多样性而非单纯堆积时长，并探索上下文学习能力，使人类示范可作为实时提示而非仅用于离线训练。该研究的意义在于，将数据质量与人机对齐置于比数据规模更优先的位置，为降低机器人部署适配成本提供了新思路。