Concept

conditional action distribution

给定 observation 和 task/subtask 条件后，机器人数据中合理 action chunk 的经验分布。

p(A | o, l)

Conditional action distribution 描述在给定 observation 和 task/subtask 条件后，数据集认为哪些 action chunk 是合理的：

p_{\mathrm{data}}(A \mid o,\ell)

对 Flow Matching action head 来说，数据采集不是简单增加小时数，而是在塑造这个经验条件分布。

关键洞察

好的机器人数据应扩大有意义的状态覆盖，同时避免在同一条件下引入不可解释的动作冲突。