互联网视频学机器人综述（Generalist Robot Learning from Internet Video）¶
📌 一句话：系统梳理"如何用大规模互联网视频来训机器人、绕开机器人数据稀缺"——讲怎么从无动作标签的视频里抽知识，以及要克服的两大坎：分布偏移与缺动作标签；主张走可扩展的基础模型路线来增强策略与动力学模型学习。
🧰 对我们（速判）¶
- 适合谁读：被"真机数据太贵太少"卡住、想用人类/网络视频补数据的人；做视频预训练→机器人策略的人。
- 能当地图吗：✅ 能，专门把"视频→机器人"这条数据线的方法谱系画清楚。
- 新旧：2024-04 首发、修订到 v4；数据视角的综述，框架稳，具体方法需配近一年工作。
关键（摘要级）¶
- 📄 分类法：按"从视频里学什么/怎么补动作"组织——表征/可供性、动力学（世界模型）、策略学习等路径，横切两难题（distribution shift、missing action labels）。
- 📄 主要结论：互联网视频是破解数据稀缺的关键来源；需要可扩展的视频基础模型来支撑通用机器人策略与动力学学习。
- 关联本库：大规模数据/标注见 概念-机器人数据与标注；通用策略代表见 卡片-GR00T-N1。