人類只需要演示五次，就能讓機器人學會一項復雜技能。

英偉達實驗室，提出了機器人訓練數據缺乏問題的新解決方案 ——DexMimicGen。五次演示之后，DexMimicGen 就可以直接模仿出 1000 個新的 demo。

而且可用性強，用這些新 demo 訓練出的機器人，在仿真環境中的任務成功率可以高達 97%，比用真人數據效果還要好。

參與此項目的英偉達科學家范麟熙（Jim Fan）認為，這種用機器訓練機器的方式，解決了機器人領域最大的痛點（指數據收集）。

同時，Jim Fan 還預言：

機器人數據的未來是生成式的，整個機器人學習流程的未來也將是生成式的。

值得一提的是，DexMimicGen 三名共同一作都是李飛飛的“徒孫”，具體說是德克薩斯大學奧斯汀分校（UT 奧斯汀）助理教授朱玉可（Yuke Zhu）的學生。

而且三人均為華人，目前都在英偉達研究院實習。

5 次演示，生成 1000 條數據

如前所述，DexMimicGen 可以僅根據人類的 5 次演示，生成 1000 個新 DEMO。

在整個實驗中，作者設置了 9 個場景，涵蓋了 3 種機器人形態，共進行了 60 次演示，獲得了 21000 多個生成 DEMO。

在仿真環境當中，用 DexMimicGen 生成數據訓練出的策略執行整理抽屜這一任務，成功率可達 76%，而單純使用人工數據只有 0.7%。