Lors de la formation des robots, les exécutions parfaites ne sont pas en réalité ce qui est le plus précieux. Le véritable avantage dans la conception des tâches de @axisrobotics est la Correction après l'entraînement : vous intervenez précisément lorsque le modèle robotique est bloqué ou commet une erreur, et vous le guidez manuellement pour sortir de cette situation. Ce moment de récupération est précisément où le modèle apprend réellement. Vous ne pouvez pas non plus simplement envoyer des mouvements en masse : un Score de qualité strict s'exécute en arrière-plan. Les entrées saccadées, les hésitations et les trajectoires maladroites sont immédiatement filtrées. Seules les trajectoires fluides et réussies atteignent le seuil de score et sont enregistrées sur Base. Les données de mauvaise qualité sont directement supprimées. L'exécution locale de MuJoCo via WASM dans le navigateur rend cela réellement utilisable. Aucun retard serveur, ce qui permet à vos ajustements microscopiques d'être appliqués avec une précision réflexe en temps réel. L'IA physique n'a pas besoin d'entrées brutes infinies ; elle a besoin de cas limites propres, corrigés par un humain.