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主题

数据使用

预训练、模仿学习、强化学习、奖励、评测、回放

Jason · 更新 2026-10-10 · 持续维护

它是什么,解决什么问题

本主题覆盖预训练、模仿学习、强化学习、奖励、评测、回放。它属于“数据与数据飞轮”,用于理解这一组能力、方法或产业对象的边界。

范围与比较维度

  • 预训练
  • 模仿学习
  • 强化学习
  • 奖励
  • 评测
  • 回放

需要持续回答

  • 把数据来源、质量、可用权利和具体能力增益连起来,比较每次有效迭代的总成本。

当前知识边界

比较数据来源时仍需补齐跨任务、跨本体的成本和效果证据。

证据补充 · 2026-10-10

ReWeight v1 用行为相似性检索与加权人类示范。DoBot 四任务、两类视觉扰动各 10 次,纯机器人数据、随机混合与该方法分别成功 23/80、33/80、48/80(§IV-C/D,Table IV)。这支持在指定 VLA 后训练中比较数据选择策略,不能推出任意人类视频直接可用。