نماذج RFM-1 المتغيرة والأساسات الروبوتية
يعد RFM-1 من Covariant نموذجًا أساسيًا للروبوتات تم تدريبه على بيانات معالجة المستودعات حتى تتمكن أذرع الروبوت من التفكير واختيار الأشياء غير المألوفة باستخدام اللغة والرؤية.
الغوص العميق
تأسست شركة Covariant في عام 2017 على يد باحثين في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك بيتر أبيل وبيتر تشين وروكي دوان من جامعة كاليفورنيا في بيركلي وجذور OpenAI، وقد قامت ببناء Covariant Brain، وهو برنامج ذكاء اصطناعي يعمل على تشغيل الأذرع الآلية لانتقاء المستودعات وفرزها. وقد تم تدريب منتجها المتميز، RFM-1 (Robotics Foundation Model 1)، الذي تم تقديمه في عام 2024، على كميات هائلة من البيانات المجمعة من العالم الحقيقي بالإضافة إلى النصوص والصور حتى تتمكن الروبوتات من التعامل مع الصناديق الفوضوية للعناصر غير المألوفة وحتى الاستجابة لتعليمات اللغة الطبيعية. فبدلاً من برمجة كل عنصر، يقوم النظام بالتعميم من خلال التجربة مثلما يعمم نموذج اللغة الكبير عبر النص. في عام 2024، قامت أمازون بتعيين نسبة كبيرة من فريق Covariant، بما في ذلك مؤسسيها، في صفقة ترخيص وموهبة، مما يشير إلى كيف أصبحت نماذج أساس الروبوتات الإستراتيجية.
البصيرة الفنية
RFM-1 هو محول متعدد الوسائط تم تدريبه على النصوص والصور والفيديو وقراءات مستشعرات الروبوت والإجراءات الحركية، ويعاملها كرموز مميزة في تسلسل واحد. من خلال التنبؤ بالرمز التالي عبر هذه الطرائق، فإنه يتعلم السبب والنتيجة المادية، بحيث يمكن حثه باللغة والعقل حول ما سيفعله الفهم قبل التصرف. يتيح ذلك لنموذج واحد التحكم في روبوتات مختلفة وفهم كائنات جديدة بدون هندسة لكل عنصر، مما يعكس مدى اتساع نطاق التدريب المسبق في إنتاج القدرة اللغوية العامة.
التأثير الاستراتيجي
استراتيجية البائع
تؤثر خرائط طريق البائع على الميزات التي يمكن لفريقك إنشاءها بعد ذلك.
التكلفة والميزانية
تؤثر الشروط التجارية وخيارات النشر على التكلفة والمخاطر على المدى الطويل.
المخاطر والسلامة
تعمل حوافز الشركة على تشكيل الإعدادات الافتراضية للمنتج، ووضعية السلامة، والانفتاح.
مستقبل نماذج RFM-1 المتغيرة والأساسات الروبوتية
تجمع صفقة أمازون لعام 2024 الكثير من خبرة Covariant في واحدة من أكبر مشغلي المستودعات في العالم، مما يشير إلى أن نماذج الأساس الروبوتية ستتوسع بشكل أسرع داخل الشركات التي لديها بيانات تشغيلية ضخمة. توقع اندماجًا أكثر إحكامًا للغة والرؤية والعمل، والمزيد من الروبوتات التي تقبل تعليمات اللغة الإنجليزية البسيطة، والمنافسة مع نماذج VLA من الشكل والذكاء الجسدي وGoogle. والسؤال المطروح هو ما إذا كانت نماذج الروبوتات العامة ستصبح طبقة بنية تحتية مشتركة أم ستظل تتمتع بمزايا خاصة.
التنفيذ في العالم الحقيقي
انتقاء عناصر متنوعة لم يسبق لها مثيل من صناديق المستودعات المزدحمة لطلبات التجارة الإلكترونية
فرز الطرود حسب الوجهة على خطوط التعريف اللوجستية دون برمجة لكل عنصر
استخدام مطالبات اللغة الطبيعية لإخبار ذراع الروبوت بما يجب عليه فهمه أو كيفية التعامل مع أحد العناصر
تشغيل روبوتات المستودعات التابعة لجهات خارجية من خلال النظام الأساسي لبرنامج Covariant Brain
المخاطر والدرابزين
قد تتجاوز إعلانات الإطلاق الاستقرار في سير عمل الإنتاج الحقيقي.
يمكن أن يؤدي تسعير واجهة برمجة التطبيقات (API) أو تغيرات السياسة إلى كسر الافتراضات بين عشية وضحاها.
يؤدي الاعتماد على بائع واحد إلى زيادة تكاليف الحجز والترحيل.
خارطة طريق التنفيذ
قم بتقييم مقدمي الخدمة باستخدام المهام ومجموعات البيانات الخاصة بك.
راجع الخصوصية والأمان والمصطلحات القانونية قبل التكامل.
احتفظ بخطة احتياطية عبر النماذج أو البائعين.
راقب ملاحظات الإصدار حتى لا تفاجئ التغييرات في خارطة الطريق الفرق.
استمر في الاستكشاف
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Covariant RFM-1 and Robotic Foundation Models quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
الدليل التالي
نماذج الذكاء الاصطناعي السائل والأساس السائل
الأسئلة المتداولة
What is Covariant RFM-1 and Robotic Foundation Models?
يعد RFM-1 من Covariant نموذجًا أساسيًا للروبوتات تم تدريبه على بيانات معالجة المستودعات حتى تتمكن أذرع الروبوت من التفكير واختيار الأشياء غير المألوفة باستخدام اللغة والرؤية.
ما هو اسم النموذج الأساسي لشركة Covariant الذي تم تقديمه في عام 2024؟
قدمت شركة Covariant نموذج RFM-1، وهو نموذج مؤسسة الروبوتات 1، الذي تم تدريبه على بيانات الروبوت بالإضافة إلى النصوص والصور.
ما هي الشركة الكبيرة التي وظفت جزءًا كبيرًا من فريق Covariant ورخصت تقنيتها في عام 2024؟
استأجرت أمازون مؤسسي Covariant وجزءًا كبيرًا من فريقها في ترتيب الترخيص والمواهب لعام 2024.
ما هي الفكرة الأساسية التي يستعيرها RFM-1 من نماذج اللغات الكبيرة؟
يتعامل RFM-1 مع النصوص والصور وقراءات أجهزة الاستشعار والإجراءات كرموز ويتنبأ بالإجراء التالي، ويتعلم التعميم مثل LLM.
ما القدرة التي تميز نموذج الأساس الآلي للروبوت عن روبوتات المستودعات التقليدية؟
الميزة الرئيسية هي التعميم: انتقاء الكائنات الجديدة وغير المرئية من الصناديق الفوضوية بدلاً من الحاجة إلى برمجة كل عنصر مسبقًا.
من هم من بين مؤسسي Covariant البارزين؟
شارك في تأسيس Covariant باحثون في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك بيتر أبيل، وبيتر تشين، وروكي دوان، الذين تعود جذورهم إلى جامعة كاليفورنيا في بيركلي وOpenAI.