Comet-1.5k 是 Team Comet 发布的 RFT（Rejection Sampling Fine-Tuning）数据集，来自其 post-training 流水线在 BEHAVIOR-1K 模拟器（OmniGibson）上的生成结果。数据集由 rollout episodes 组成，通过选择成功或高质量轨迹并聚合，用于构建面向 VLA 策略后训练的数据。它被定位为支持可复现的 VLA/具身智能后训练研究、基于拒绝采样的数据集构建，以及对高信号 rollout 的高效迭代。

该数据集与 Openpi-Comet 流水线相关，覆盖并行 rollout 和数据集构建步骤。用途包括研究 RFT、过滤、重加权、基于 rollout 的 curriculum，复现或扩展 Openpi-Comet 的后训练流程，以及分析成功信号、任务实例难度、checkpoint 混合和扰动等因素对 rollout 价值的影响。相关代码库、论文和 BEHAVIOR-1K 链接已给出，问题和复现实验讨论建议在 Openpi-Comet 仓库提交 issue。