大语言模型的进步主要依赖于新数据，而非新理论。历史上的四次重大突破均源于数据的挖掘与应用。未来AI的突破可能来自尚未开发的数据源，如YouTube视频或机器人实时数据。因此，推动AI进步应聚焦于数据而非方法。
本研究提出DexWild-System，通过人手操作收集多样化的机器人数据，降低成本并提升数据多样性。实验结果表明，该方法使机器人在新环境中的成功率达到68.5%，并实现5.8倍的跨体现泛化能力。
智元与上海人工智能实验室联合开源AgiBot World数据集，汇集百万真实机器人数据，支持多场景复杂任务，标志着具身智能的“ImageNet时刻”到来，助力中国在AI领域的领导地位。
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