DexWild는 다양한 환경과 물체에 대한 수많은 상호 작용 데이터를 수집하기 위해 저렴하고 휴대성이 좋으며 사용이 간편한 DexWild-System을 개발하여 사람들이 자신의 손을 사용하여 데이터를 수집하는 새로운 방법을 제시하는 논문입니다. DexWild는 사람과 로봇의 시범 데이터를 함께 학습시키는 학습 프레임워크를 사용하여, 로봇 데이터만으로 학습한 정책보다 훨씬 향상된 성능을 보입니다. 특히, 미지의 환경에서 68.5%의 성공률을 달성하여 로봇 데이터만으로 학습한 정책보다 약 4배 높은 성능을 보였으며, 다양한 로봇에 적용 가능성 또한 5.8배 향상되었습니다.
