सिम से रियल में असली कुशलता यह जानना हो सकती है कि क्या नहीं रैंडमाइज़ करना है। हाल के @axisrobotics साप्ताहिक में एक शांत पंक्ति मुझे रोक गई: डोमेन रैंडमाइज़ेशन अब सार्थक वस्तुओं को स्थिर रखता है और सीन के बाकी हिस्से को बदलता है। यह अंतर मायने रखता है। सिंथेटिक विविधता उपयोगी है, जब तक कि विविधता उस कौशल की संरचना को बदलने लगे जिसे आप सिखाना चाहते हैं। एक पॉलिसी जो ड्रॉवर या कैबिनेट सीख रही है, उसे अलग-अलग परिवेशीय स्थितियों का अनुभव होना चाहिए, बिना इसके कि वह स्थिर बातचीत खो दे, जिसे समझने के लिए आवश्यक है। तो समस्या यह नहीं है: हम कितनी विविधता पैदा कर सकते हैं? यह है: कौन से चर परिवर्तित होने चाहिए, और कौन से अपरिवर्तनीय रहने चाहिए? यह डोमेन रैंडमाइज़ेशन को एक मात्रा की चाल से, उस इंजीनियरिंग निर्णय में बदल देता है कि रोबोट को क्या अनदेखा करना सीखना है। अधिक सिंथेटिक डेटा स्वतः बेहतर नहीं होता। बेहतर नियंत्रित विविधता होती है। https://t.co/NQvnEdHquc सिम से रियल के लिए, क्या महत्वपूर्ण है: अधिकतम विविधता या सही अपरिवर्तनीयताओं का चयन?