ทีมนักวิจัยได้นำเสนอกฎการสเกลข้อมูล (Data Scaling Law) รูปแบบใหม่ที่มุ่งเน้นไปที่งานการหยิบจับหรือประกอบชิ้นส่วนด้วยหุ่นยนต์ที่ต้องการความแม่นยำสูง (High-Precision Manipulation) โดยพบว่าการจะเพิ่มความแม่นยำให้สูงขึ้นนั้นมีความท้าทายที่เรียกว่า "คำสาปแห่งความแม่นยำ" (The Curse of Precision) ซึ่งระบุว่าจำนวนตัวอย่างข้อมูลที่ต้องใช้ในการฝึกสอนจะเพิ่มขึ้นในระดับ Super-exponential เมื่อค่าความแม่นยำเป้าหมายเข้าใกล้ขีดจำกัดของระบบ
สิ่งที่น่าสนใจคือ งานวิจัยระบุว่าขีดจำกัดของความแม่นยำไม่ได้เป็นเพียงค่าคงที่ทางกายภาพของงานนั้นๆ แต่เป็นคุณสมบัติที่เกิดขึ้นจากภาพรวมของระบบหุ่นยนต์ ทั้งในส่วนของเซนเซอร์และนโยบายการตัดสินใจ (Expert Policy) ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่าการปรับปรุงองค์ประกอบของระบบ เช่น การติดตั้งกล้องที่ข้อมือหุ่นยนต์ หรือการใช้ผู้เชี่ยวชาญในการสอนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น สามารถช่วยลดขีดจำกัดความแม่นยำลงได้ ซึ่งส่งผลให้หุ่นยนต์สามารถทำงานที่ละเอียดอ่อนได้มากขึ้นด้วยข้อมูลที่น้อยลง
