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SONIC之后，人形动作数据是否仍需继续积累？
本文探讨了人形机器人动作数据是否应继续增加规模，通过分析LIMMT论文，指出数据质量比数量更为关键。LIMMT提出了GQS三阶段筛选框架，基于物理可行性、多样性和复杂性筛选数据，实验证明少量高质量数据能提升motion tracking训练效果。文章强调行业需转向数据质量筛选，以优化人形机器人策略训练。
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