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재단 모델과 업무특별 정책
비용, 반복 속도, 평가 및 배포 현실주의를 통한 작업에 대한 특정 정책과 로봇 기반 모델을 비교하십시오.
대부분의 로봇 팀들은 기초 모델 경로가 가장 좋은 상업적 선택이라고 가정하기 전에 의사결정 속도, 비용 및 평가 명확성을 비교해야 합니다.
재단 모델이 승리할 때
- ** 너비** 다중 작업 커버링과 유연한 요청 자료가 필요합니다.
- ** 당신은 광범위한 데이터를 가지고 있습니다** 이미 신체와 작업 다양성이 있습니다.
- ** 복잡성을 흡수할 수 있습니다** 훈련과 서비스 비용은 받아들여질 수 있습니다.
임무 정책은 승리할 때
- 좁은 업무 흐름이 지배적이다
- 빠른 반복은 중요합니다
- 평가는 단순해야 합니다.
- 배포 비용은 제한됩니다
결론은
많은 상업팀들은 좁은 작업 정책으로 시작하여 가치를 증명하고, 그 후에 더 큰 모델 클래스로 확장해야 합니다.
모델 결정 프레임워크가 필요하십니까?
우리는 당신의 작업 범위를 올바른 모델 클래스와 데이터 세트 계획에 맞추어 도울 수 있습니다.
[RCSV와 이야기]
여기 있는 모든 VLA는 여러분의 직접적인 시위에 맞춰 조정될 수 있습니다.