原文摘要

叉勺真的好难用。

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进一步信息揣测

• 大模型训练数据的替代方案存在隐性缺陷：虽然研究者试图用低成本代理数据（如合成数据或网页数据）替代昂贵的真实交互数据（如机器人动作数据），但Sergey Levine指出这种"鱼和熊掌兼得"的尝试效果有限，类比为"叉勺"工具——看似多功能实则两头不精。
• 机器人领域数据成本被严重低估：获取带行动标签的真实交互数据成本远超公开讨论的范畴，涉及硬件损耗、环境搭建、人工标注等隐性投入，行业内部通常通过仿真环境预训练来缓解，但仿真与现实差距仍是未公开的痛点。
• AGI过渡期的数据策略内幕：Agent训练依赖的"行动标签"数据获取存在灰色手段，部分团队会通过众包平台低价采集非专业人员的操作数据，但数据质量参差不齐的问题很少在论文中披露。
• 替代数据的规模陷阱：行业内部知晓但极少公开强调的是——即使海量替代数据能提升模型泛化性，但特定领域（如机器人抓取）的关键性能突破仍依赖少量高质量真实数据，这种"数据混合比例"被视为商业机密。
• 学术与工业界的认知差：强化学习专家私下承认，学术论文中宣称的"纯仿真训练成功案例"往往无法直接移植到工业场景，真实部署时仍需大量未公开的实地调参经验。
• 数据组合的边际效应：资深从业者通过实践发现，当替代数据超过一定比例后（具体阈值因任务而异），模型性能会出现非线性衰减，这一现象很少被系统性地记录和公开。