【RoboMIND案例征集】——用开源数据点燃你的创新热情！

RoboMIND作为国内领先的具身智能开源数据集，涵盖479种不同任务、涉及96类独特物体的10.7万条真实世界演示轨迹。自发布以来，受到了广泛的关注，不论你是计算机、自动化、电子信息领域的科研工作者，还是热衷于探索人工智能新边界的开发者，都可以在RoboMIND数据集的支持下，实现从理论到实践的完美转化。

今年 Open X-Humanoid开源社区开启首届专栏征文大赛，本次活动基于RoboMIND数据集分为模型预训练与测试、具身任务基准性能提升与创新、跨任务/跨场景迁移与泛化能力研究三大方向，无论是你“学术巨佬”，或是工业界翘楚，我们都真切期待你的参与！

征文方向

赛道一：基于RoboMIND的模型预训练与测试

• 描述：使用数据集进行模型预训练或微调，定量对比并展示模型效果的提升，或利用数据集设计测试案例，系统评估大模型在特定维度的能力边界与局限，例如对物体方向、颜色、材质等属性的识别与理解能力。
  
  

赛道二：基于RoboMIND的具身任务基准性能提升与创新

• 描述: 使用该数据集，针对特定的具身任务（如物体操作、多任务学习、人机协作等），提出新的算法、模型架构、学习策略或训练技巧，显著提升在该数据集上的性能指标（成功率、效率、鲁棒性等）。可提供详细的实验设置、结果比较（与基线方法）和分析。
  
  

赛道三：跨任务/跨场景迁移与泛化能力研究

• 描述：探索模型在数据集内不同任务之间、或数据集提供的不同场景/环境之间的知识迁移和泛化能力。例如：
• 设计模型或训练策略以提升泛化能力，评估数据集本身在多大程度上支持或挑战了模型的泛化性。
• 在一个任务/场景上学到的模型，如何快速适应到新的、未见过的任务/场景？
  
  

投稿要求

• 字数1000字以上，内容结构完整，逻辑清晰。
• 加分项：提供实现代码（GitHub/Gitee链接）。图表分析或可视化成果（如机器人操作视频、训练曲线对比图等）。
• 禁止直接用AI生成文章的全部内容。
  

活动时间

• 投稿时间：即日起-8月20日
• 文章评审：8月21日-8月30日
• 结果公布：8月31日
  

参与方式

• 登录Open X-Humanoid开源社区官网“博客”上传稿件[需注册社区账号]。标题格式：【RoboMIND征文】+案例名称
  

奖励机制

• 卓越奖（1名）：￥2000
• 优秀奖（3名）：￥1000
• 潜力奖（5名）：￥500
  

成果推广

• 优秀案例将收录至社区RoboMIND案例集并通过社区资源全渠道推广
• 优秀开发者可被Open X-Humanoid社区专访
• 有机会代表Open X-Humanoid社区对外参加顶级技术峰会演讲