著者は、GPU リソースを消費する前にロボティクス模倣学習データセット内の不良デモンストレーションを識別するために設計されたツール、Calibra をリリースしました。

  • プロジェクトは、悪いデータをフィルタリングするためのデータセットの観測性に焦点を当てています。
  • トレーニングにおいて最も重要なエピソードを優先順位付けるためにコアセット選択を実装しています。
  • コードは発表でリンクされている GitHub リポジトリから利用可能です。

著者は、ツールの機能についてコミュニティからのフィードバックと助言を歓迎しています。