π 系列学习路径

连接原理、数据与实践

围绕 π 系列的模型架构、数据流程、训练和推理展开学习，将每个技术环节放回机器人任务中理解。

四个学习切入点

• 模型：理解各部分如何连接视觉信息、指令与动作。
• 数据：梳理任务示例、格式规范与处理流程。
• 推理：结合设备环境和接口，观察执行链路。
• 评估：明确任务条件，分析结果与失败样例。

从具体任务建立理解

选择目标明确、条件可重复的操作任务。记录模型与环境配置，关注物体、布局和任务变化下的表现，将观察结果转化为下一轮改进的问题。

继续学习

探索 π 系列课程，或返回具身智能技术路线建立整体认识。