1X pristato naują AI modelį, skirtą humanoidiniams robotams, kuris gali mokytis iš vaizdo įrašų

Neo humanoidinio roboto 1X robotikos kompanija pristatė naują AI modelį, kuris, kaip teigiama, supranta realaus pasaulio dinamiką ir gali padėti robotams patiems išmokti naujos informacijos.

Šis fizikos pagrindu sukurtas modelis, vadinamas 1X pasaulio modeliu, naudoja vaizdo įrašų ir raginimų derinį, kad suteiktų Neo robotams naujų gebėjimų. Vaizdo įrašas leidžia Neo robotams išmokti naujų užduočių, kurių jie anksčiau nebuvo mokomi, pasak 1X.

Šis leidimas išleidžiamas, kai 1X ruošiasi išleisti savo Neo humanoidus į namus. Bendrovė pradėjo išankstinius savo humanoidų užsakymus spalį ir planuoja išsiųsti robotus šiais metais. 1X atstovas atsisakė pasidalyti laiko juosta, kada šie robotai buvo išsiųsti, arba pasidalyti bet kokia informacija apie tai, kiek jų buvo užsakyta, nei sakė, kad išankstiniai užsakymai viršijo lūkesčius.

„Metus tobulinęs savo pasaulio modelį ir padaręs Neo dizainą kuo panašesnį į žmogų, Neo dabar gali mokytis iš interneto vaizdo įrašų ir pritaikyti šias žinias tiesiogiai fiziniam pasauliui“, – pranešime teigė Berntas Børnichas, 1X įkūrėjas ir generalinis direktorius. „Sugebėjimas bet kokį raginimą paversti naujais veiksmais – net ir be ankstesnių pavyzdžių – tai yra Neo gebėjimo išmokti įvaldyti beveik viską, ko gali paklausti, atspirties taškas.

Sakoma, kad robotas gali transformuotis bet koks raginimas į naują ieškinį yra aukštas reikalavimas ir nėra visiškai tikslus; Jūs negalite liepti Neo vairuoti automobilį ir jis staiga žinos, kaip, pavyzdžiui, stovėti lygiagrečiai. Tačiau kažkoks mokymasis vyksta.

„1X“ nesako, kad pasaulinis modelis leidžia šiandieniniams „Neo“ robotams atlikti naują užduotį iškart po vaizdo įrašymo ir paraginimo, patikslino bendrovės atstovas. Vietoj to, robotas paima vaizdo duomenis, susietus su konkrečiais raginimais, ir siunčia juos atgal į pasaulio modelį. Tada šis modelis grąžinamas į robotų tinklą, kad jie geriau suprastų fizinį pasaulį ir įgytų daugiau žinių.

Tai taip pat suteikia vartotojams įžvalgos, kaip Neo galvoja elgtis arba reaguoti į tam tikrą raginimą. Tokia elgsenos informacija galėtų padėti 1x išmokyti šiuos modelius iki taško, kai robotai galės reaguoti į raginimą to, ko jie niekada anksčiau nedarė.