RecodeX 重构消息，15家机构的研究者联合推出视触觉数据集TouchScale，在统一传感与采集流程下构建了500小时人类视觉-触觉数据，用于探究视触觉数据规模扩大能否像大规模视频一样带来Scaling收益并转化为机器人操作能力。该数据集由统一穿戴设备采集，涵盖大量交互记录、任务、物体与多元场景，并从硬件和算法两端把控数据质量。
实验显示，同等训练量下TouchScale跨传感器泛化表现更优，触觉监督可提升视觉表征在相关基准任务上的准确率；仅用该数据集做预训练、无需人类动作标签或人手动作映射，机器人4项真机接触任务平均成功率从22.5%升至57.5%。随着数据规模提升，触觉预测效果与机器人操作能力同步增长。