Being-Dex

01

数采、模型训练与部署闭环

预训练数据无法覆盖所有任务场景和机器人，真实场景中模型仅能输出大致动作，无法真正完成任务，仍需后训练解决“最后一厘米”的难题。Being-Dex实现了数采、模型训练与部署闭环，让机器人真机上30分钟学会新任务

02

持续进化能力

通过在线训练机制，有效利用遥操作数据，结合Being-H的预训练快速学习策略。Being-H强大的泛化性可以使机器人学习新技能的成本压缩90%以上到30分钟级，且训练数据量从千级降至十级

03

适配任意灵巧手

预训练阶段 Being-H 学习的是人手视频，其构型可以映射到机器人本体，覆盖市面大部分主流硬件平台，适配任意形态大小手指数量的灵巧手

04

场景与任务双适配

预训练基座掌握的“通用语言到动作映射”（如抓握、推拉、旋转等基础操作），使模型具备跨场景的初步能力。后训练阶段则通过场景化数据采集与任务导向训练，实现从通用基座到专用技能的跃迁