初创公司用脑波标记机器人训练数据以突破物理AI瓶颈
encord和zander labs正在测试脑波标记数据来训练机器人，以解决可能决定人形自动化未来的物理数据稀缺问题。
Encord 与德国神经科学初创公司 Zander Labs 合作，通过记录人类操作员在执行诸如玩积木游戏（Jenga）等任务时的脑电波和以自我为中心的视频，来制造物理训练数据。 虽然基于文本的模型利用了互联网，但物理人工智能（AI）面临着巨大的数据瓶颈，需要的数据规模高达 YouTube 视频语料库的五倍。 通过用诸如意图（intent）和错误等心理状态标记数据，Encord 旨在提高模型训练效率，并克服远程操作和合成生成的局限性。 如果成功，这种多模态数据创建策略将加速具备能力的人形机器人在工业环境中的部署。