Más preentrenamiento mejora el rendimiento de GEN-0 en robots reales (a través de evaluaciones A/B ciegas con despliegues de bucle cerrado). Las mejoras son significativas en el régimen de pocos datos, pero los mejores modelos prosperan con tanto preentrenamiento como con un amplio post-entrenamiento. Consulta el apéndice del blog: