Nilai crowdsourcing demonstrasi robot, dengan asumsi proyek dapat menangani data berisik. Di titik ini, pendekatan @axisrobotics cukup pragmatis. Pipeline yang dijelaskan mencakup: ☆ filtering kualitas ☆ mengubah demonstrasi manusia yang berisik menjadi trajektori yang dapat digunakan ☆ menghilangkan gerakan ragu-ragu atau terhenti, serta menggunakan Savitzky–Golay untuk haluskan trajektori—belum dikonfirmasi secara jelas oleh Axis di X ☆ melakukan resampling dengan cubic spline dan menyelaraskan state robot/objek secara temporal ke grid kontrol stabil 20 Hz Axis juga secara langsung mengakui bahwa demonstrasi web mentah mengandung micro-jitters, frame rate yang bervariasi, dan data mentah semacam itu tidak cukup untuk pelatihan kebijakan yang andal; mereka juga menjelaskan validasi replay untuk trajektori yang disubmit. Tidak menghindari titik nyeri adalah sinyal positif; yang lebih penting untuk diamati selanjutnya adalah seberapa efektif validasi tersebut dalam skala besar. Menurutmu, moat yang lebih penting adalah jumlah kontributor, atau kemampuan mengubah demonstrasi mentah menjadi trajektori yang siap dilatih?
Crypto Maverick .edge🦭 ./Bagikan
Sumber:Tampilkan versi asli
Penafian: Informasi pada halaman ini mungkin telah diperoleh dari pihak ketiga dan tidak mencerminkan pandangan atau opini KuCoin. Konten ini disediakan hanya untuk tujuan informasi umum, tanpa representasi atau jaminan apa pun, dan tidak dapat ditafsirkan sebagai saran keuangan atau investasi. KuCoin tidak bertanggung jawab terhadap segala kesalahan atau kelalaian, atau hasil apa pun yang keluar dari penggunaan informasi ini.
Berinvestasi di aset digital dapat berisiko. Harap mengevaluasi risiko produk dan toleransi risiko Anda secara cermat berdasarkan situasi keuangan Anda sendiri. Untuk informasi lebih lanjut, silakan lihat Ketentuan Penggunaan dan Pengungkapan Risiko.