深度学习的快速发展离不开规模化的数据集、模型和计算量。在自然语言处理和计算机视觉领域，研究人员已经发现了模型性能与数据规模之间存在幂律关系。然而，机器人领域，特别是机器人操控领域，尚未建立起类似的规模化规律。清华大学的研究团队最近发表了一篇论文，探讨了机器人模仿学习中的数据规模化规律，并提出了一种高效的数据收集策略，仅用一个下午的时间就收集了足够的数据，使得策略能够在新环境和新物体上实现约90% 的成功率。研究人员将泛化能力分为环境泛化

在驱动的人工智能时代，大型语言模型（LLM）如 GPT-3和 BERT 对高质量数据的需求日益增加。然而，从网络上手动整理这些数据不仅费时费力，而且常常难以扩展。这给开发者们带来了不小的挑战，尤其是在需要大量数据的时候。传统的网络爬虫和数据抓取工具在提取结构化数据方面的能力有限，虽然它们可以收集网页数据，但往往无法将数据格式化为适合 LLM 处理的样式。为了应对这一难题，Crawl4AI 作为一个开源工具应运而生。它不仅能够从网站上收集数据，还能将其处理和清洗成适合 LL

["研究人员从斯坦福大学提出了一种名为 Mobile ALOHA 的低成本整体远程操作系统，用于收集关于整体远程操作的数据。","Mobile ALOHA 通过将其放在轮式底座上，扩展了原始 ALOHA 的功能，使其具有移动能力。","研究人员使用静态 ALOHA 数据集进行模仿学习，通过预训练和联合训练，在移动操作任务中取得了良好的性能。","该研究为日常需要整体远程操作的任务提供了一种低成本、高效的数据收集方法。"]