RoboCurate：动作验证的合成机器人数据框架

Seungku Kim 等作者提出 RoboCurate 框架，用于生成带动作标签的合成机器人数据，并针对生成视频与标注动作不一致的问题进行验证。 该框架让逆动力学模型（IDM）预测的动作在模拟器中执行，再比对模拟器 rollout 与生成视频的运动一致性，以验证动作标签；同时用生成模型扩展场景多样性，并用视觉语言模型（VLM）预筛物理上不合理的视频。 上述效果来自作者在论文中的自述，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。