GM aileler Yeni @axisrobotics Challenger Programı, toplu kaynaklı robot eğitimiyle ilgili yaygın bir sorunu çözmektedir. Tüm katkılar her görev için gerekli değildir. Basit bir tut ve yerleştir görevi, çekmeceler, dolaplar veya ev aletleri gibi karmaşık hareketli bir görevden tamamen farklı bir zorluk sunar. Deneyimsiz birinin daha zor görevi denemesi durumunda "başarısız çalışma" elde etmezsiniz. Ayrıca düşük kaliteli eğitim verileri de elde edebilirsiniz. Şimdi Axis, bu daha zor görevleri farklı bir havuza taşıyor. Erişim, katkı geçmişine, doğrulama oranına, eğitim öncesi ve sonrası aktivitelere, görev çeşitliliğine ve aynı görevleri yapan diğer kişilerle kıyaslandığında performans tutarlılığına dayanıyor. Daha zor görevler, nitelikli eğitmenlere atanıyor ve her görev için elde edilecek puanlar 2-3 kat daha yüksek olacak. Bu yapılandırmanın iyi olduğuna inanıyorum. Daha zor görevler, güvenilir trajektöriler oluşturmayı kanıtlamış kişilere atanıyor ve yeni katkıda bulunanlara öğrenme için daha hoşgörülü bir yöntem sunuluyor. Daha fazla veri, robot eğitimi için daha iyidir. Ancak doğru veriyi doğru kişi oluşturursa, bu hatta daha iyidir.