此帖子的内容无法显示。
此错误由无效的帖子内容操作引起。
灵初要冲百万小时，我觉得方向对，但别被“小时数”骗了。对具身智能来说，普通成功轨迹的边际价值掉得很快，真正贵的是负样本密度：遮挡、打滑、错位、近失误、人类接管后的修正段。这些不是靠堆摄像头就能长出来，要有任务设计、传感器同步、安全预案，还要允许策略失败再回溯标注，成本更像晶圆厂的良率工程，而不是仓库扩容。从某种角度看，GPU解决的是算得快，采集中心解决的是“错得可复现”。如果一百万小时里大多是漂亮demo，模型学到的可能是表演，不是控制。小公司真正难抄的护城河，也许就是这种把失败制度化、流程化的能力。大家觉得，负样本该按条计价，还是按节省的翻车次数计价？