Covariant RFM-1 и модели на роботизирана основа
RFM-1 на Covariant е основен модел на роботиката, обучен върху данни за манипулиране на склада, така че ръцете на роботите да могат да разсъждават и избират непознати обекти с език и визия.
Дълбоко гмуркане
Основана през 2017 г. от изследователи на AI, включително Pieter Abbeel, Peter Chen и Rocky Duan от UC Berkeley и OpenAI roots, Covariant изгради Covariant Brain, софтуер с AI, който захранва роботизирани ръце за избиране и сортиране в склада. Неговият изключителен продукт, RFM-1 (Robotics Foundation Model 1), представен през 2024 г., беше обучен на огромни количества данни за бране от реалния свят плюс текст и изображения, така че роботите да могат да се справят с разхвърляни контейнери с непознати елементи и дори да отговарят на инструкции на естествен език. Вместо да програмира всеки елемент, системата обобщава от опита, както голям езиков модел обобщава текста. През 2024 г. голяма част от екипа на Covariant, включително неговите основатели, беше нает от Amazon в сделка за лицензиране и таланти, сигнализирайки колко стратегически са се превърнали моделите на основата на роботи.
Техническа информация
RFM-1 е мултимодален трансформатор, обучен върху текст, изображения, видео, показания на сензори на роботи и двигателни действия, като ги третира като символи в една последователност. Чрез предсказване на следващия знак в тези модалности, той научава физическата причина и следствие, така че може да бъде подканен с език и разум за това какво ще направи хващането, преди да действа. Това позволява на един модел да контролира различни роботи и да схваща нови обекти без инженерство по артикул, отразявайки как широкото предварително обучение създава обща езикова способност.
Стратегическо въздействие
Vendor strategy
Пътните карти на доставчиците влияят на това какви функции вашият екип може да изгради по-нататък.
Cost and budget
Търговските условия и опциите за внедряване влияят върху дългосрочните разходи и риск.
Risk and safety
Стимулите на компанията оформят продуктовите стандарти, безопасността и откритостта.
Бъдещето на моделите Covariant RFM-1 и Robotic Foundation
Сделката с Amazon от 2024 г. обединява голяма част от опита на Covariant в един от най-големите складови оператори в света, намеквайки, че моделите на роботизирана основа ще се мащабират най-бързо в компании с огромни оперативни данни. Очаквайте по-тясно сливане на език, визия и действие, повече роботи, които приемат инструкции на обикновен английски, и конкуренция с VLA модели от Figure, Physical Intelligence и Google. Отвореният въпрос е дали универсалните модели роботи стават споделен инфраструктурен слой или остават собствени предимства.
Внедряване в реалния свят
Избиране на разнообразни, невиждани досега артикули от претрупани складови кошчета за поръчки от електронната търговия
Сортиране на колети по дестинация на логистични индукционни линии без програмиране за всеки артикул
Използване на подкани на естествен език, за да кажете на ръката на робот какво да хване или как да борави с даден предмет
Захранване на складови роботи на трети страни чрез софтуерната платформа Covariant Brain
Рискове и предпазни огради
Съобщенията за стартиране може да изпреварят стабилността в реалните производствени работни процеси.
Ценообразуването на API или промените в политиката могат да разбият предположенията за една нощ.
Зависимостта от един доставчик увеличава разходите за заключване и миграция.
Пътна карта за изпълнение
Оценявайте доставчиците, като използвате вашите собствени задачи и набори от данни.
Прегледайте поверителността, сигурността и правните условия преди интегриране.
Поддържайте резервен план за модели или доставчици.
Наблюдавайте бележките по изданието, така че промените в пътната карта да не изненадват екипите.
Продължете да изследвате
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
Next guide
Модели Liquid AI и Liquid Foundation
Frequently asked questions
What is Covariant RFM-1 and Robotic Foundation Models?
RFM-1 на Covariant е основен модел на роботиката, обучен върху данни за манипулиране на склада, така че ръцете на роботите да могат да разсъждават и избират непознати обекти с език и визия.
Какво беше името на основния модел на Covariant, представен през 2024 г.?
Covariant представи RFM-1, Robotics Foundation Model 1, обучен върху данни от роботи плюс текст и изображения.
Коя голяма компания нае голяма част от екипа на Covariant и лицензира технологията си през 2024 г.?
Amazon нае основателите на Covariant и голяма част от екипа си в споразумение за лицензиране и таланти от 2024 г.
Каква основна идея заема RFM-1 от големите езикови модели?
RFM-1 третира текст, изображения, показания на сензори и действия като токени и предсказва следващото, научавайки се да обобщава като LLM.
Коя способност най-много отличава един модел фундамент на робот от традиционните складови роботи?
Ключовото предимство е обобщаването: избиране на нови, невидими обекти от разхвърляни контейнери, вместо всеки елемент да е предварително програмиран.
Кои бяха сред забележителните основатели на Covariant?
Covariant е съоснован от изследователи на AI, включително Pieter Abbeel, Peter Chen и Rocky Duan, с корени в UC Berkeley и OpenAI.