EgoScale是一个基于大规模自中心人类数据的灵巧操作迁移框架。通过在20854小时的动作标注视频上训练视觉-语言-动作模型，发现人类数据规模与验证损失呈对数线性关系。该框架采用两阶段迁移方案，先进行大规模预训练，再进行少量对齐的中期训练，使机器人在极少监督下实现灵巧操作。研究表明，预训练策略在不同机器人平台上均能有效迁移，提升任务成功率。