Al entrenar robots, las ejecuciones impecables no son realmente lo más valioso. El verdadero avance en el diseño de tareas de @axisrobotics es la Corrección post-entrenamiento: intervienes justo cuando el modelo del robot se atasca o comete un error, y lo guías manualmente para salir de esa situación. Ese momento de recuperación es donde el modelo realmente aprende. No puedes simplemente generar movimientos en exceso; hay una Puntuación de Calidad estricta funcionando en segundo plano. Las entradas inestables, las dudas y las trayectorias descuidadas se filtran inmediatamente. Solo las trayectorias suaves y exitosas superan el umbral de puntuación y se registran en Base. Los datos basura van directamente a la papelera. Ejecutar MuJoCo localmente mediante WASM en el navegador hace que esto sea realmente utilizable. Sin retrasos en el servidor, tus ajustes microscópicos se aplican con precisión de reflejos en tiempo real. La inteligencia física no necesita entradas crudas infinitas; necesita casos límite limpios y corregidos por humanos.