GM，大家好！ 我認為新的 @axisrobotics Challenger 計畫正在解決眾包機器人訓練中常見的問題： 並非所有貢獻都需要適用於每一項任務。 簡單的拾取與放置任務，與抽屜、櫃子或家電等複雜的關節式任務相比，是完全不同的挑戰。 如果新手嘗試較困難的任務，不會被視為「失敗運行」，否則你可能會得到品質不佳的訓練資料。 現在，Axis 已將這些更具挑戰性的任務移至另一個池子。 存取權限根據貢獻歷史、驗證率、訓練前後的活動、任務多樣性，以及與其他執行相同任務者相比的表現一致性來決定。 然後，這些較困難的任務會分配給合格的訓練員，他們每項任務獲得的積分將是原來的 2–3 倍。 我認為這樣的配置很好。 較困難的任務會分配給已證明能建立可靠軌跡的人，而新貢獻者則能以更寬容的方式學習。 資料越多，對機器人訓練越有利。 如果由正確的人產生正確的資料，那就更好了。