具身与多模态交互
面向具身智能与多模态智能的交互数据。我们将感知、规划与动作序列贯穿起来,记录环境反馈与空间任务的执行,并配以明确的成功标准与评测规范。可按需定制。
覆盖范围
- 感知
- 规划
- 动作序列
- 环境反馈
- 图像 / 视频理解
- 空间任务
交付内容
- 场景描述
- 动作标签
- 反馈状态
- 成功标准
- 错误类型与评测规范
从源头到验收
我们从不堆一批人工标注,便草草交付。每类数据都要走完一个封闭且全程可观测的循环:依需求生成,经机器检查,由专家裁决,端到端可追溯。而每类数据所走的路径,各有不同。
- 01
场景构建
每个场景都先固定感知输入与目标,确立稳定的多模态世界,此后每个动作都可据此解读与评判。
- 02
动作序列标注
逐步标注动作序列及其引发的反馈状态,记录从感知到行动的闭环,而非环境的一张静态快照。
- 03
多模态对齐
将视觉、空间与文本输入逐一对齐到每个动作,轨迹在各模态间依据一致,回放时依然连贯。
- 04
成功与错误分类
同时确立明确的成功标准与结构化的错误分类,为评测提供精确的词汇:何为完成,因何失败。
- 05
一致性抽样
在抽样切片上测量标注者间一致性,于规范锁定之前,量化感知与动作标签的共识程度。
- 06
评测规范
将场景格式、动作空间、成功标准与错误分类整合为一份评测规范,交付物可完全按委托要求评分。
每轮运行都会产生学习信号,回流至源数据集;流水线由此逐批自我收紧。
看看数据本身
本类别的一份真实样本,经过精简:它服务的场景、对训练的意义,以及交付时的数据形态。
应用场景
- 借助环境反馈训练从感知到行动的策略
- 评估空间理解与多模态理解
- 让规划立足于具身环境的状态
对训练的意义
重要
机器人与智能体的多模态前沿;需求因具身形态而差异悬殊,故一律按需定制。
主要特点
具身数据集一律按需定制——场景格式、动作空间与成功标准,取决于你的具身形态与仿真器。告诉我们你的平台,我们来为你规划样本。交付形态与上文的智能体轨迹一致:感知输入、动作序列、逐步反馈状态,外加一份评测规范。
需要样本,或想定制构建?
告诉我们规格与规模,我们按单交付。
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