स्पर्श स्व-पर्यवेक्षित एल्गोरिदम (जैसे MAE, DINO और JEPA) द्वारा प्रशिक्षित सामान्य स्पर्श प्रतिनिधित्व की एक श्रृंखला है। यह DIGIT, Gelsight'17 और Gelsight Mini के लिए उपयोगी प्रतिनिधित्व उत्पन्न करने में सक्षम है, और TacBench द्वारा प्रस्तावित डाउनस्ट्रीम कार्यों में एंड-टू-एंड मॉडल को काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, साथ ही नए डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए डेटा-कुशल प्रशिक्षण का समर्थन करता है। स्पर्श परियोजना में PyTorch कार्यान्वयन, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और स्पर्श के साथ जारी डेटासेट शामिल हैं।