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集 UniACT,整合超过 600 万条真实操作轨迹,并提供从原始异构数据到标准化训练数据的全流程处理管线。通过统一动作表示、坐标系与控制频率,该数据集让分散全球的异构机器人数据能够统一使用,大幅提升预训练效率。算法层面,ABot-M0 同步开源了模型架构与训练框架,其中包含高德创新提出的动作流形学习(AML)算法与双流感知架构。AML 摒弃传统噪声干扰的预测方式,让模型直接预测物理上可行的动作序

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发布时间:13:37:23