定位方面，DYNA-2 官方描述为世界动作模型，目标是通过观察人类活动，学习动作如何改变物理世界。附上相关如下：

　　训练方面，DYNA-2 预训练完全依赖人类数据，规模超过 100 万小时第一人称人类，相当于 170 年人类经验。

　　公司联合创始人 Jason Ma 表示，通用机器人长期受限于数据瓶颈，人工采集物理遥操作数据难以扩展到通用智能，而 DYNA-2 模型通过观察人类活动来学习动作如何改变物理世界。

　　该公司认为，DYNA-2 在采取动作前先预测物理世界如何运动，可为机器人补足传统

　　该模型通过预测下一帧画面的内容以及应采取的动作两项训练目标，从而获取空间关系、运动方式以及物体受到接触后如何响应等方面的信息。

　　Dyna Robotics 公布的结果显示，随着预训练阶段加入更多人类数据，机器人在 15 项基准任务中的表现提升。该公司将这一现象称为人到机器人的缩放规律，并称性能会随着训练数据规模扩大而以相对可预测的方式增长。

　　在 1 项实验中，13 分钟机器人专用数据足以让 2 只 5 指机器人手学会拧开瓶盖。制造任务方面，在后训练数据集不变的情况下，成功率随着预训练规模增加，从约 20% 提升至 80% 到 90%。

　　Dyna Robotics 还称，Dyna-2 在 1 次客户部署中取得 87% 质量通过率，而上一代 Dyna-1 为 46%。在需要根据用户指令执行不同动作的任务中，协同训练让得分提升 133%。

　　特别

　　练习时长100万小时 纵享丝滑体验地平线km续航/空间表现出色 奇瑞风云T7预售10.99万起

　　小米超级小爱2.0“专家模式”积分会员订阅方案上线个按键随便定义！渴创推出巨型宏键盘：8K轮询率只要440元

　　[现已发售] 增量 RPG