任务多样性比单任务演示数量更关键，本地多样性对跨实体迁移并非必需，而专家多样性因速度多模态性可能带来负面影响。
8月6日，据智元机器人公众号消息，近日，由智元机器人和创智学院、香港大学等联合组成的研究团队发布了一项突破性研究成果，系统性地探索了机器人操作学习中数据多样性的三个关键维度：任务多样性、机器人本体多样性和专家多样性。这项研究颠覆了机器人学习领域“数据越多样越好”的传统认知，为构建可扩展的机器人操作系统提供了全新的理论指导和实践路径。
此项研究系统性地探索了机器人操作的数据扩展，揭示了三个颠覆传统认知的关键洞察：任务多样性比单任务演示数量更关键，本地多样性对跨实体迁移并非必需，而专家多样性因速度多模态性可能带来负面影响。这些发现颠覆了"越多样越好"的传统范式，证明了质量胜过数量，精心洞察胜过盲目堆砌——真正的突破不在于收集更多数据，而在于理解数据本质，识别有价值的多样性，消除有害噪声，为机器人学习指明了一条更加高效精准的发展道路。
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