Hindi nagiging mas marunong ang isang robot dahil lalong lumalaki ang modelo. Kailangan nito ng mga sequence ng galaw, manual na pag-aayos, at mga pagkakamali na sumunod sa tulong ng tao. Ang browser-based na teleoperation at simulation environments ay nagpapahintulot sa mga tao na gumawa ng data na ito nang hindi kailangan ng direktang pag-access sa tunay na robotic hardware. Ang mga content creator ay may iba’t ibang papel: sila ang nagsasalaysay, nagtataguyod ng mga bagong miyembro, at nagpapalit ng pagkakaalam sa aksyon—lalo na ang pag-record ng mga trajectory. Ito ay nangyayari kapag nagkakasundo ang dalawang grupo na ito na talagang nagsisimula ang loop. Habang mas maraming tao ang nauunawaan kung ano ang nangyayari, mas marami ring sumubok na kontrolin ang virtual na robot. Habang mas maraming malinis na data ang na-record, mas maraming pagkakataon ang modelo na matuto mula sa mga error sa totoong mundo kaysa sa simpleng mga demo. Ang mga pinabuting patakaran ay nagpapakita ng mga bagong kahinaan, na nagpapahikayat sa karagdagang tulong ng tao. Hindi ito isang slogan, ito ang paraan kung paano gumagana ang @axisrobotics V2: tumatakbo ang patakaran, at kahit saan ito bumabagsak, dumadaan ang mga tao upang ayusin ang partikular na punto. Ang Epoch 2 ay lalabas habang ang sistema ay nagsisimula nang bumuo. Ang mga ranking sa Round 1 ay patuloy pa ring inaayos, at ang final rewards ay batay sa buong run sa lahat ng epochs, hindi hiwa-hiwalay ayon sa season. Ang mga sumasali ngayon ay hindi lamang “nagpaparami ng puntos”; sila ay nakikilahok sa dataset na magiging batayan ng mga susunod na robot upang makamit ang mas malaking autonomy. Hindi ito isang kinabukasan ng robotics na isusulat ng ilang pribadong laboratorio. Ito ay isusulat ng mga tao na handang upo, kumuha ng kontrol, ayusin ang mga error, at ipaliwanag sa iba kung bakit mahalaga ang gawaing ito.