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SO-ARM101與ACT實機模仿學習實務進展
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AI 綜述
2026年11月4日，DEV Community 作者分享以 SO-ARM101 桌面機械臂及 ACT 進行真實機械人模仿學習抓取放置演示的經驗，並整理由硬件接線、數據收集至實機評估的 9 個工程難題及處理方法。作者最初的實機評估為 0/16；其後調整桌面佈局、伺服馬達冷卻、模擬判定及檢查點選擇，令 L2 評估集達到 3/3 成功。作者指出，n=3 只屬參考，並非基準。
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最新進展11月4日 22:12
調整後的 L2 評估集達到 3/3 成功；作者提醒，n=3 只屬參考，並非基準。報道時間線
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11月4日
- DEV CommunitySO-101 + ACT 真實機械人模仿學習的 9 個實務工程難題與處理方法
作者以 SO-ARM101 桌面機械臂和 ACT 完成真實機械人模仿學習抓取放置演示，並整理從硬件接線、數據收集到實機評估的 9 個工程問題及處理方法。作者最初的實機評估為 0/16；調整桌面佈局、伺服馬達冷卻、模擬判定及檢查點選擇後，L2 評估集達到 3/3 成功，但作者指出 n=3 只屬參考，並非基準。
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