円卓フォーラム：具現化データはどのように業界の未来を形作るか？ | GAIR 2025

この記事は、雷鋒網からのもので、GAIR 2025会議での円卓フォーラムについて議論しており、ロボット工学における具現化データに焦点を当てています。主なトピックには、データの品質、収集方法（in-the-wildやデータファクトリーを含む）、データプロバイダーとモデル/アプリケーション企業の関係が含まれます。議論は、モデルのトレーニングにおけるデータの重要性、費用対効果の高いデータ収集の必要性、データプロバイダーとモデル開発者の間の進化するダイナミクスを強調しています。この記事は、データ収集業界の初期段階と、さまざまな関係者間の協力と知識共有の必要性を強調しています。

• •データの品質は、ロボット工学における効果的なモデルのトレーニングに不可欠です。
• •データ収集方法は進化しており、データファクトリーやin-the-wildアプローチなどのオプションがあります。
• •データ収集には、費用対効果と、さまざまなハードウェアやシナリオへの適応性が重要です。
• •業界の成長には、データプロバイダーとモデル開発者間の協力と知識共有が不可欠です。