Open-HumanScale：扩展具身基础模型人类与机器人经验的开放方案
Open-HumanScale提出一种开放方案，将基于第一视角视频的具身模型预训练规模扩展至5万小时。Open-HumanScale-50K数据集包含对手部动作和自然语言的密集标注。研究团队报告称，预训练数据量与机器人在下游任务中的成功率存在关联。仅使用人类视频预训练的HumanWAM-Vanilla，在经过机器人后训练后，于RoboTwin 2.0 Clean2Clean达到92.08%的成功率。结合人类与机器人数据进行预训练后，HumanWAM-Goal在Clean2Random的成功率达到84.60%。团队将开源该数据集、数据整理与预训练流程、模型检查点、推理代码以及仿真评测套件。
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