机器人在体量之外实现泛化：基于零样本能力的多样性路径

针对机器人零样本泛化难题，提出共享潜在空间结合多模态对齐、生成式增强及噪声标签学习，并提议构建基于标准机器人Origami的开发者社区以获取多样化数据。 通过覆盖部署分布的框架论证新贡献者比单纯增加样本更能扩展未见区域，最后提出关联真实机器人零样本成功率与数据多样性的可检验假设及评测协议。