研發人員每天觀察機器人的垃圾分類工作，再標示是正確或錯誤，人工智能程式會根據標註的內容，自動模擬更新數千個模組數據。更新結果到了第 2 天，會重新整合到機器人軟體，然後再開始新的學習週期，日復一日改善決策能力。經過數月學習後，機器人將垃圾混入不正確分類的比率，已由一開始的 20% 減至 5%。
日常機器人頭部內建視覺感應器，可掃描環境和辨識物品，多鏡頭讓頭部或雙臂能獨立工作。機器人甚至會顏色編碼掃描物品，辨識需要移動、清理或丟掉的垃圾。日常機器人現在已開始新階段的學習，包括如何倒水、獨立區分重要和不重要的物品。
