Galaxy General wybiera metodę syntezy symulacji w celu gromadzenia danych o robotach humanoidalnych

Galaxy General wybrał syntezę symulacyjną do gromadzenia danych na temat robotów humanoidalnych. Samodzielnie zbadali i zsyntetyzowali dziesiątki milionów danych scen oraz miliardy danych dotyczących chwytania i nawigacji, a następnie zaproponowali największy na świecie zestaw danych dotyczących zręcznych dłoni, DexGraspNet. Chociaż rozmiar danych jest pozytywnie powiązany z końcową wydajnością modelu, szybkość poprawy wydajności nie jest wprost proporcjonalna do wzrostu skali.