这是一个面向偏好学习和奖励模型研究的真实机器人数据集，任务是“fold the shorts”。轨迹来自 Franka Panda，采用 7-DoF 关节控制加夹爪，包含人工成对偏好标签；每个标签是在一个命名判断轴上比较两条轨迹，而不是给出标量分数。数据同时是标准 LeRobot v2.1 数据集，可作为模仿学习数据直接加载。

数据含 536 个 episode、530,494 帧，约 9.8 小时、15 fps；其中 137 个 demo 为人工遥操作示范，399 个 rollout 为偏好采集会话中的策略 rollout。模态包括 agent_view 第三人称相机和 wrist 相机，均为 224×224 视频；状态含关节、夹爪和末端位姿，动作是 7 维关节位置加 1 维夹爪位置。偏好文件提供 1448 对轨迹、4390 个按轴标签、45 个判断轴，并记录 winner、来源、标注者、Likert 评分和可用的成功标记。