本研究引入Humanoid-X数据集，利用超过2000万个与文本描述对应的人形机器人姿态，解决了人形机器人可扩展学习的挑战。研究表明，该方法显著提高了机器人在文本基础上的控制泛化能力，为实际应用奠定了基础。

Learning for Universal Humanoid Pose Control from Massive Human Videos
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