主要观点总结
文章介绍了机器之心AIxiv专栏的学术与技术内容贡献，并报道了清华大学交叉信息院的研究人员在机器人领域取得的突破性进展。他们发现了具身智能领域的“圣杯”——data scaling laws，使得机器人能够实现零样本泛化，并且在各种真实场景中展现出了惊人的适应能力。该研究还包括了数据收集方法的优化、模型规模化的探索以及未来展望。文章还介绍了两位共同一作和通讯作者的信息。
关键观点总结
关键观点1: 机器之心AIxiv专栏介绍
机器之心AIxiv专栏是发布学术、技术内容的栏目，过去数年接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。
关键观点2: 清华大学交叉信息院的研究突破
清华大学交叉信息院的研究人员发现了具身智能领域的“圣杯”——data scaling laws，机器人因此实现了零样本泛化，并且在各种真实场景中展现出了惊人的适应能力。
关键观点3: 数据收集方法的优化
研究团队优化了数据收集方法，通过收集超过4万条人类演示数据，使用最新的Diffusion Policy方法学习机器人控制模型，并通过大量实机测试进行评估。
关键观点4: 模型规模化的探索
研究团队在模型规模化方面也有重要发现，包括视觉编码器的预训练和微调的重要性，扩大视觉编码器的规模能提升性能等。
关键观点5: 未来展望和作者介绍
文章还讨论了数据规模化在机器人技术中的未来影响，并介绍了两位共同一作和通讯作者的信息，包括他们的研究背景和成就。
文章预览
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 想象这样一个场景：你正在火锅店和朋友畅聊，一个机器人熟练地为你倒饮料、端菜，完全不需要你分心招呼服务员。这个听起来像科幻的场景，已经被清华大学交叉信息院的研究者们变成了现实！他们发现了具身智能领域的 “圣杯”——data scaling laws，让机器人实现了真正的零样本泛化，可以无需任何微调就能泛化到全新的场景和物体。这一突破性发现，很可能成为机器人领域的 “ChatGPT 时刻”，彻底改变我们开发通用机器人的方式！ 从火锅店到电梯，机器人展现惊
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