巴尔贝洛：物理 AI 受实体数据稀缺严重制约
在物理AI数据稀缺的大背景下，做机器人算法的同学经常会遇到一个问题：老板既要demo效果，又不愿意花大钱采数据。这种情况下硬刚大模型不现实，得用巧劲。我自己总结了几条行之有效的路：第一是做数据增强，把有限的演示数据通过随机化光照、材质、位置生成更多训练样本；第二是用元学习和few-shot learning，让模型从几个示例里快速适应新任务；第三是把问题拆细，不要一上来就做通用抓取，先解决一个垂直场景比如固定工件的装配。巴尔贝洛说的"从有限数据中学习普遍规律"，落到工程上就是这个思路：先限制问题范围，再把每一个真实样本的价值榨干。
发布于 广东
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