הַגדָרָה
מדיניות מבוססת שנאי מיישמת מנגנוני קשב לשליטה ברובוטים. הם יכולים לעבד תשומות הטרוגניות - תמונות, פרופריוספציה, הוראות שפה והיסטוריית פעולה - באמצעות מודל רצף מאוחד. ארכיטקטורות מפתח כוללות RT-1 (פעולות מסוימות עם EfficientNet vision), RT-2 (עמוד השדרה של VLM), ACT (שנאי פעולה chunking עבור שליטה דו-ידנית), ו-Octo (שנאי צולב התגלמות ניתן להרחבה). רובוטריקים מטפלים באופן טבעי בהקשרים באורך משתנה ובהתניה מרובת משימות. האתגר העיקרי שלהם ברובוטיקה הוא השהיית ההסקה - שליטה בזמן אמת ב-10-50 הרץ דורשת עיצובי מודל יעילים או נתחי פעולה כדי להפחית את המחשוב.
למה זה חשוב עבור צוותי רובוט
הבנת מדיניות שנאים חיונית לצוותים הבונים מערכות רובוטים בעולם האמיתי. בין אם אתה אוסף נתוני הדגמה, מדיניות הדרכה בסימולציה או פריסה בייצור, הרעיון הזה משפיע ישירות על זרימת העבודה ועיצוב המערכת שלך.