港大 EgoWild2Dex 用 538.9 小時人類第一視角資料訓練機器人
香港大學 MMLab 提出 EgoWild2Dex，直接用 538.9 小時未經編排的人類第一視角資料訓練雙臂機器人，每個下游任務只需不到 1 小時真機資料，拆快遞、用熱熔膠槍固定手辦、製作冷飲等長時序任務平均成功率達 96.7%。方法核心是 GeoFormer 幾何變換模組，把晃動的人類視角對齊到機器人視角，處理速度比傳統投影加修復流程快 21.9 倍，再將人類、手套與真機資料統一到機器人動作空間做漸進式聯合訓練。
首次證明保留視角晃動、雜亂背景的“髒”人類第一視角資料可用於訓練雙臂機器人，真機資料不到 1 小時即達 96.7% 成功率，並同步公開大規模資料集，對做機器人 VLA 與模仿學習的研究者最有用。
原標題：538小时「极脏」人类数据，真机不到1小时：港大让机器人学会拆快递、打胶枪、做冷饮
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