在訓練機器人時，完美的執行並非最有價值的部分。 @axisrobotics 任務設計的真正突破在於「訓練後修正」：當機器人模型陷入困境或出錯時，你立即介入，手動引導它脫困。正是在這個恢復時刻，模型才真正學到東西。 你不能只是隨意堆疊動作——背後有一套嚴格的「品質分數」系統在運作。 顫抖的輸入、猶豫不決和粗糙的路徑會被立即過濾掉。只有平滑且成功的軌跡才能達到分數門檻，並被記錄到 Base 上。垃圾資料會直接被丟棄。 透過 WASM 在瀏覽器中本地運行 MuJoCo，讓這一切變得真正可用。無伺服器延遲，讓你的微調能以即時反應的精準度執行。 物理 AI 不需要無限的原始輸入；它需要的是乾淨、經過人類修正的邊緣案例。