AIと財団のモデル:どのように協力するか
物理的なAIは説明しました 基礎モデルと現実のロボットシステムを組み合わせました 意味は何,なぜ重要なのか,そしてどうやって始めればいいのか
物理AIを定義する
物理AIは,インターネット規模データに訓練された AIモデルを特に,現実世界と相互作用するロボットや他の物理システムに適用するものです. 伝統的なロボット (手工による認識と制御に依存する) や伝統的なAI (テキストと画像で動作する) と異なり,物理的なAIは両方橋渡しします. 基礎モデルに関する幅広い知識を利用してロボットは物理の世界を理解し操作できるようにします.
なぜ今?
3つの融合傾向により,物理AIは実行可能になります. (1) 視覚と言語入力からロボットアクションを直接生成できるビジョン・言語・アクションモデル (2) 格安で能力のあるロボットハードウェア (武器は10K未満,ヒューマノイドは20K未満) (3) 入り口障壁を低下させるオープンデータセットとオープンソースモデル. RCSVはこの交差点に存在し 物理AIを実用化するためのハードウェア,データインフラストラクチャ,知識を提供しています.
始めること
能力のあるロボット (OpenArm, ALOHA) から始め,簡単な作業の100のデモを収集し,オープン VLAモデル (OpenVLAまたはOcto) を細かく調整し,現実世界で評価します.RCSVは物理AIに新しいチームに完全なスタートキットとガイドオンボードを提供しています.
物理AIを定義する
物理AIは,インターネット規模データに訓練された AIモデルを特に,現実世界と相互作用するロボットや他の物理システムに適用するものです. 伝統的なロボット (手工による認識と制御に依存する) や伝統的なAI (テキストと画像で動作する) と異なり,物理的なAIは両方橋渡しします. 基礎モデルに関する幅広い知識を利用してロボットは物理の世界を理解し操作できるようにします.
なぜ今?
3つの融合傾向により,物理AIは実行可能になります. (1) 視覚と言語入力からロボットアクションを直接生成できるビジョン・言語・アクションモデル (2) 格安で能力のあるロボットハードウェア (武器は10K未満,ヒューマノイドは20K未満) (3) 入り口障壁を低下させるオープンデータセットとオープンソースモデル. RCSVはこの交差点に存在し 物理AIを実用化するためのハードウェア,データインフラストラクチャ,知識を提供しています.
始めること
能力のあるロボット (OpenArm, ALOHA) から始め,簡単な作業の100のデモを収集し,オープン VLAモデル (OpenVLAまたはOcto) を細かく調整し,現実世界で評価します.RCSVは物理AIに新しいチームに完全なスタートキットとガイドオンボードを提供しています.