\n<\/p>\n
Besikuriantis startuolis \u201ePhysical Intelligence\u201c n\u0117ra suinteresuotas kurti robotus. Vietoj to, komanda turi k\u0105 nors geriau: apr\u016bpinti aparatin\u0119 \u012frang\u0105 nuolat besimokan\u010diomis dirbtinio intelekto programin\u0117s \u012frangos \u201esmegenimis\u201c, tod\u0117l esamos ma\u0161inos gal\u0117s savaranki\u0161kai atlikti vis daugiau u\u017eduo\u010di\u0173, kurioms reikia tiksli\u0173 judesi\u0173 ir miklumo, \u012fskaitant nam\u0173 ruo\u0161os darbus. <\/p>\n
Per pra\u0117jusius metus mat\u0117me \u0161okan\u010dius \u0161unis robotus, net kai kuriuos su \u0161audyti liepsnomis, taip pat vis pa\u017eangesnius humanoidus ir ma\u0161inas, skirtas specialistams atlikti surinkimo linijose. Bet mes vis dar laukiame savo Rosey the Robot i\u0161 Jetsonai.<\/i><\/p>\n
Bet mes galime greitai b\u016bti ten. San Francisko fizinis intelektas (Pi) atskleid\u0117 savo bendr\u0105 robotikos AI model\u012f, kuris gali suteikti esamoms ma\u0161inoms atlikti \u012fvairias u\u017eduotis \u2013 \u0161iuo atveju i\u0161traukti skalbinius i\u0161 d\u017eiovykl\u0117s ir sulankstyti drabu\u017eius, subtiliai supakuoti kiau\u0161inius \u012f konteiner\u012f, malti kav\u0105. pupel\u0117s ir \u201ebussing\u201c stalai. Ne\u012fmanoma \u012fsivaizduoti, kad \u0161i sistema gal\u0117t\u0173 matyti, kaip \u0161ie mobil\u016bs metaliniai pagalbininkai rieda namuose, siurbia, pakuoja ir i\u0161pakuoja indaplov\u0119, kloja lov\u0105, \u017ei\u016bri \u012f \u0161aldytuv\u0105 ir sand\u0117liuk\u0105, kad kataloguot\u0173 savo turin\u012f ir sugalvot\u0173 vakarien\u0117s plan\u0105. \u2013 Ir, ei, kod\u0117l gi ne, taip pat gaminu t\u0105 vakarien\u0119. <\/p>\n
Su \u0161ia vizija Pi atskleid\u017eia savo \u201ebendros paskirties roboto pagrindin\u012f model\u012f\u201c, \u017einom\u0105 kaip \u03c00<\/sub> (pi-nulis). <\/p>\n Fizinio intelekto (\u03c0) misija yra \u012fne\u0161ti bendrosios paskirties AI \u012f fizin\u012f pasaul\u012f. <\/p>\n D\u017eiaugiam\u0117s gal\u0117dami parodyti pirm\u0105j\u012f \u017eingsn\u012f \u0161ios misijos link \u2013 m\u016bs\u0173 pirmasis generalistinis modelis \u03c0\u2080 \ud83e\udde0 \ud83e\udd16<\/p>\n Popierius, dienora\u0161tis, nekarpyti vaizdo \u012fra\u0161ai: https:\/\/t.co\/XZ4Luk8Dci pic.twitter.com\/XHCu1xZJdq<\/a><\/p>\n \u2013 Fizinis intelektas (@physical_int) 2024 m. spalio 31 d<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n \u201eManome, kad tai pirmas \u017eingsnis siekiant m\u016bs\u0173 ilgalaikio tikslo pl\u0117toti dirbtin\u012f fizin\u012f intelekt\u0105, kad vartotojai gal\u0117t\u0173 tiesiog papra\u0161yti robot\u0173 atlikti bet koki\u0105 j\u0173 pageidaujam\u0105 u\u017eduot\u012f, kaip jie gal\u0117t\u0173 pra\u0161yti dideli\u0173 kalb\u0173 modeli\u0173 (LLM) ir pokalbi\u0173 robot\u0173 asistent\u0173. bendrov\u0117 paai\u0161kina. „Kaip ir LLM, m\u016bs\u0173 modelis yra apmokytas naudojant pla\u010dius ir \u012fvairius duomenis ir gali vadovautis \u012fvairiomis teksto instrukcijomis. Skirtingai nuo LLM, jis apima vaizdus, \u200b\u200btekst\u0105 ir veiksmus bei \u012fgyja fizinio intelekto mokydamasis \u012fgytos patirties i\u0161 robot\u0173, mokydamasis tiesiogiai perduoti \u017eemo lygio duomenis. variklio komandos per nauj\u0105 architekt\u016br\u0105. Jis gali valdyti \u012fvairius robotus ir gali b\u016bti paragintas atlikti norim\u0105 u\u017eduot\u012f arba sureguliuoti, kad b\u016bt\u0173 pritaikytas sud\u0117tingiems taikymo scenarijams.<\/p>\n Savo tyrimuose pi-zero demonstruoja, kaip dirbtinio intelekto apmokyta aparatin\u0117 \u012franga gali atlikti \u012fvairius darbus, reikalaujan\u010dius skirtingo vikrumo ir judesi\u0173. I\u0161 viso pamatinis modelis atliko 20 u\u017eduo\u010di\u0173, kuri\u0173 visoms reik\u0117jo skirting\u0173 \u012fg\u016bd\u017ei\u0173 ir manipuliacij\u0173.<\/p>\n \u201eM\u016bs\u0173 tikslas renkantis \u0161ias u\u017eduotis yra ne i\u0161spr\u0119sti koki\u0105 nors konkre\u010di\u0105 program\u0105, o prad\u0117ti suteikti m\u016bs\u0173 modeliui bendr\u0105 fizin\u0117s s\u0105veikos supratim\u0105 \u2013 pradin\u012f fizinio intelekto pagrind\u0105\u201c, \u2013 pa\u017eymi komanda.<\/p>\n \u03c0\u2080 yra VLA generalistas: \u2013 Fizinis intelektas (@physical_int) 2024 m. spalio 31 d<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n Dabar esu paskutinis \u201eNew Atlas\u201c \u017emogus, susi\u017eav\u0117j\u0119s robotika, daugiausia d\u0117l to, kad did\u017eioji dalis to, k\u0105 mat\u0117me, buvo specializuotos ma\u0161inos \u2013 ir, ties\u0105 pasakius, man buvo prisotintas humanoid\u0173, ve\u017ean\u010di\u0173 d\u0117\u017ees i\u0161 ta\u0161ko A. \u012f B. Biologijoje specialistai puikiai moka i\u0161naudoti vien\u0105 ni\u0161\u0105 \u2013 pavyzd\u017eiui, bites, drugelius ir koal\u0105 \u2013 ir tai daro itin gerai. Tai yra, kol i\u0161orin\u0117s j\u0117gos, tokios kaip buveini\u0173 praradimas ar ligos, neatskleis savo apribojim\u0173. <\/p>\n Ta\u010diau generalistai, kaip me\u0161k\u0117nas ar grizlis, gali ne taip gerai u\u017eimti vien\u0105 ni\u0161\u0105 kaip kiti, ta\u010diau jie daug geriau prisitaiko prie \u012fvairesni\u0173 buveini\u0173 ir maisto \u0161altini\u0173. D\u0117l to jie galiausiai labiau tinka dinami\u0161kiems aplinkos poky\u010diams.<\/p>\n Pana\u0161iai bendrieji robotai gal\u0117s daugiau nei meistri\u0161kai pastatyti plyt\u0173 sien\u0105; ir, geb\u0117dami mokytis, jie gal\u0117s prisitaikyti prie \u012fvairi\u0173 fizinio pasaulio i\u0161\u0161\u016bki\u0173 ir tur\u0117ti nuolat tobul\u0117jan\u010di\u0173 \u012fg\u016bd\u017ei\u0173 rinkin\u012f.<\/p>\n \u201ePi-zero\u201c naudoja internetinio masto vizijos kalbos modelio (VLM) i\u0161ankstin\u012f mokym\u0105 su srauto suderinimu, kad sinchronizuot\u0173 savo judesius su AI mokymusi. Jo i\u0161ankstinis mokymas ap\u0117m\u0117 10 000 valand\u0173 \u201evikrios manipuliacijos duomen\u0173\u201c i\u0161 septyni\u0173 skirting\u0173 robot\u0173 konfig\u016bracij\u0173, taip pat 68 u\u017eduotis. Tai buvo papildyta esamais robot\u0173 manipuliavimo duomen\u0173 rinkiniais i\u0161 OXE, DROID ir Bridge. <\/p>\n Mes lyginame \u03c0\u2080 ir \u03c0\u2080-small (ne VLM versija) su keletu ankstesni\u0173 modeli\u0173: Atliekant matytas u\u017eduotis, tobulinant naujas u\u017eduotis ir kalbant apie tai, jis puikiai veikia pic.twitter.com\/TUDsFjitDr<\/a><\/p>\n\n
\n
– Atlieka vikrias u\u017eduotis (skalbini\u0173 lankstymas, stal\u0173 klojimas ir daugelis kit\u0173)
– Transformatoriaus ir srauto suderinimas sujungia VLM i\u0161ankstinio mokymo ir nuolatinio veikimo gabal\u0173 50 Hz prana\u0161umus
– jis i\u0161 anksto parengtas naudojant didel\u012f \u03c0 duomen\u0173 rinkin\u012f, apimant\u012f daugel\u012f formos veiksni\u0173 pic.twitter.com\/zX9hvVdQuH<\/a><\/p>\n\n
\u2013 \u201eOcto\u201c ir \u201eOpenVLA\u201c, skirta 0 kadr\u0173 VLA
– ACT ir difuzijos politika vienai u\u017eduo\u010diai<\/p>\n