dyna-2一百万小时video数据pretrain之后
具身小白转行一个月
一些不成熟的理解不知对错欢迎探讨
如果fsd看成是最简单的具身模型形式，只有方向和速度两个自由度
并且fsd的end to end approach可以充分发挥data的scaling特性
那么考虑到通用具身的任务复杂度和环境复杂度都远高于自动驾驶
那么想要达到目前fsd的可用程度的通用具身模型是否需要比fsd多几倍几十倍的data？
考虑到fsd还是在与测试环境相同的硬件下收集的，而具身目前还要依靠类似ego centric与下游并不百分百align的数据，那么达到相似的性能的数据需求量是否还要更多？
欢迎各位大佬指点[笑哭]
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