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董豪谈具身智能后训练与横向Scaling Law
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AI 综述
2026年11月2日，雷峰网报道，启元机器人首席科学家、北京大学副教授董豪在接受访谈时提出，具身智能的竞争关键在可规模化的后训练，而非预训练数据配比。他介绍了启元的HIL-UMI无本体数据采集方案，以及用世界模型把一条真机轨迹扩增成50条等效样本的思路，并提出在数据量之外增加任务量这一轴的横向Scaling Law。目前该报道是事件的唯一节点，尚无后续进展。
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最新进展11月2日 18:34
董豪提出具身智能竞争关键在于后训练及横向Scaling Law。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- 雷峰网北大副教授董豪谈启元机器人：具身终局靠后训练与横向 Scaling Law
启元机器人首席科学家、北大副教授董豪在访谈中提出，具身智能的竞争胜负手在可规模化的后训练，而非预训练数据配比。他介绍了启元的 HIL-UMI 无本体数据采集方案，以及用世界模型把一条真机轨迹扩增成 50 条等效样本的思路，并提出在数据量之外增加任务量这一轴的横向 Scaling Law。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。