🤖 RFM-1 Covariant релизует силу языка роботов 🤖
Covariant объявил о запуске RFM-1 (Robotics Foundation Model 1) на этой неделе. Питер Чен, сооснователь и главный исполнительный директор дивизиона искусственного интеллекта Университета Калифорнии в Беркли, сделал это объявление.
“`html
Covariant создает ChatGPT для роботов.
Covariant, вытекающий из искусственного интеллекта Университета Беркли, только что объявил запуск своей Robotics Foundation Model 1 (RFM-1). Но что, собственно, такое RFM-1, вы спрашиваете? Ну, согласно Питеру Чену, соучредителю и генеральному директору Covariant, это в основном большая языковая модель для языка роботов. 🤖📚
RFM-1 является результатом огромной коллекции данных, собранных с платформы Brain AI Covariant, которая была развернута в различных складах. С согласия клиента Covariant создал внушительную базу данных, специально разработанную для роботов. Речь идет о создании основы! 🏗️
Итак, какова главная цель RFM-1? Согласно Чену, речь идет о том, чтобы обеспечить энергией миллиарды предстоящих роботов. Covariant уже успешно развернул роботов на складах, но их взгляды направлены на еще более крупные достижения. План заключается в предоставлении энергии роботам в производстве, переработке пищевых продуктов, утилизации, сельском хозяйстве, сфере обслуживания и даже в домах людей. Представьте себе, что у вас есть собственный робот-дворецкий! 🏠🤖
Интересно, что запуск RFM-1 совпадает с растущим обсуждением о будущем “универсальных” робототехнических систем. Этот разговор был разожжен появлением фирм с гуманоидной робототехникой, таких как Agility, Figure, 1X и Apptronik. Гуманоидная адаптивность гуманоидных роботов привлекает интерес, но настоящий вопрос заключается в надежности их ИИ и программных систем. Справятся ли они с возникающими вызовами? 🤔🤖
- Будущее робототехники Чат-боты, способные действовать!
- Понимание разницы между ИИ и машинным обучением.
- Pi ИИ-чатбот, предлагающий как факты, так и эмоциональную поддержку
В настоящее время программное обеспечение Covariant в основном развернуто на промышленных робототехнических манипуляторах, выполняющих задачи, такие как выбор товаров на складах. Хотя они пока не рисковали в область гуманоидов, Covariant обещает определенную аппаратную агностику. Они следят за прогрессом в области аппаратного обеспечения универсальных роботов, поскольку слияние интеллекта и прогресса в области аппаратных средств, безусловно, разблокирует множество захватывающих робототехнических применений.🔒✨
Теперь давайте поглубже вникнем в то, что выделяет RFM-1. Пресс-материалы Covariant утверждают, что RFM-1 обеспечивает роботам способность к мышлению, аналогичную человеческому, предоставляя коммерческим роботам глубокое понимание языка и физического мира. 💭🌍 Но что на самом деле означает “мышление, аналогичное человеческому”?
На практике это означает, что RFM-1 позволяет роботам обрабатывать данные реального мира и определять лучший путь к выполнению своих задач. Это отличается от традиционных робототехнических систем, которые программированы для выполнения одной и той же работы повторно. Представьте себе робот-руку на конвейерной линии, выполняющего одну и ту же задачу день за днем. Предсказуемо и однообразно, верно? 😴
Однако даже малейшее отклонение от установленного курса может нарушить план. Изменения в размещении объектов или изменение условий освещения могут значительно повлиять на способность робота выполнять задачи. А введение новых материалов или задач вообще забудьте. Это совершенно новый уровень сложности! 🤯🤖
Традиционно программисты вмешивались, чтобы перепрограммировать робота, но это связано со затратой времени и ресурсов. Covariant хочет предложить альтернативное решение, и вот где сияет RFM-1. Его цель – создать более естественное взаимодействие между людьми и роботами, как при общении с языковой моделью ChatGPT. Представьте, что вы говорите роботу: “возьми яблоко”, и он выполняет задачу на основе своего обучения и понимания объектов. Как же это круто? 🍎📲
Во время живой демонстрации RFM-1 продемонстрировал свои возможности, успешно понимая команды вроде “возьми красный объект” или более семантически сложные “возьми то, что ты надеваешь на ноги, прежде чем надеть туфли”. В ответ робот правильно взял яблоко и даже пару носков. Поднимаем планку для RFM-1 за справедливо пройденный тест! 🏆🤖
У Covariant впечатляющие корни, когда речь идет о основателях. Питер Чен изучал ИИ в Беркли под руководством Питера Аббила, своего соучредителя и главного ученого в Covariant. Аббил также является ранним сотрудником OpenAI. С такими компетенциями за RFM-1 нет сомнений, что в нем заключается огромный потенциал. 🌟🤖
Теперь давайте рассмотрим некоторые насущные вопросы, которые у вас могут возникнуть:
Вопросы и ответы
В: В чем отличие RFM-1 от традиционных робототехнических систем?
“` “`html
A: В отличие от традиционных роботов, созданных для одной цели и требующих перепрограммирования при любых изменениях, RFM-1 обеспечивает большую гибкость и адаптивность. Он может обрабатывать данные реального мира и принимать решения на основе своего понимания языка и физического мира.
Q: Может ли RFM-1 работать с различными типами роботов?
A: Компания Covariant стремится сделать RFM-1 аппаратно-независимым, что означает, что он должен работать с большинством оборудования, на котором уже развернуто программное обеспечение Covariant. Это открывает множество возможностей для интеграции RFM-1 в различные робототехнические системы.
Q: Как работает понимание языка у RFM-1?
A: RFM-1 использует данные обучения для интерпретации и понимания команд, поданных роботу. Он учитывает факторы, такие как форма объекта, цвет, размер и другие соответствующие параметры, чтобы идентифицировать и взаимодействовать с необходимыми объектами.
Q: Каковы потенциальные применения RFM-1?
A: У RFM-1 есть широкий спектр потенциальных применений. Его можно применять в отраслях, таких как производство, переработка продуктов питания, переработка отходов, сельское хозяйство, сфера обслуживания, а также даже в домашнем хозяйстве. Возможности бесконечны!
Чтобы узнать больше о RFM-1 и Covariant, вы можете ознакомиться с этими дополнительными ресурсами:
☑️ Не забудьте поделиться этой статьей со своими друзьями и единомышленниками в области технологий. Давайте распространим информацию о захватывающих разработках в мире робототехники! 🤖💻
Изображения: Источник
“`
