据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：清华大学交叉信息院的研究者们近期在具身智能领域取得了震撼性的突破，揭示了“data scaling laws”这一关键理论，可能成为机器人技术的“ChatGPT时刻”。
在这一前沿研究中，团队将机器人带入火锅店、咖啡厅、公园及电梯等多种真实场景，令人惊叹的是，这些机器人展现出非凡的适应能力，能够在全新环境中轻松完成各类任务，例如为顾客倒饮料、端菜等。这种零样本泛化能力的实现，源自于研究团队发现的三个革命性的幂律关系。通过分析超过4万条人类演示数据，他们发现，模型对新物体、新环境及其组合的泛化能力与相应的训练数量呈幂律关系。这意味着，只要获取足够的数据，机器人就能够像ChatGPT那样理解和适应物理世界，为未来的机器人技术进步奠定了坚实基础。
不仅如此，团队在数据收集方法上也取得了重要突破。他们通过大量实验发现，当环境种类足够多时，每个环境只需一个操作物体的数据；而对于单个物体，达到一定次数的演示后，其性能便趋于稳定。比如，在一些任务中，仅需50次示范即可实现令人满意的效果。这一高效的数据收集策略，使得原本可能耗时数月的工作，现在几乎可以在几天内完成。例如，仅用一个下午，团队便收集到了训练数据，并在8个全新场景中实现了高达90%的成功率。
在模型规模化方面，团队也有了重要发现，视觉编码器需要经过充分的预训练和微调，扩大视觉编码器规模可提升性能，但扩散模型的规模扩展并未显著改善结果。这些发现为机器人模型优化指明了方向。
然而，研究者们也意识到，在数据规模化的过程中，提升数据质量同样至关重要。未来，如何准确识别所需扩展的数据类型并高效获取高质量数据，将是新的挑战。
清华团队这一里程碑式的发现，不仅确认了机器人领域与语言模型之间的相似性，更为通用机器人的开发提供了崭新的思路与方法。我们有理由相信，具备卓越适应能力的机器人将在不久的将来走进千家万户，彻底改变我们的生活方式，就如ChatGPT重新定义了语言处理一样，具身智能Scaling Laws也将引领机器人技术进入一个崭新的时代。
总结：这一突破将推动机器人技术迈向新纪元。
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