Преглед
Covariant е компания за роботика и изкуствен интелект, която изгради големи „основни модели“ за роботи, позволявайки на роботизираните ръце да виждат, разсъждават и избират обекти, които никога преди не са срещали. Има значение, защото донесе рецептата на езиковия модел за широко предварително обучение до физическата манипулация в складовете.
Covariant Robotic Foundation Models се разбира най-добре в контекста на стратегия, достъп до модела, платформени решения и екосистемни партньорства.
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.
Овладяване на ковариантни модели на роботизирани основи
Covariant е компания за роботика и изкуствен интелект, която изгради големи „основни модели“ за роботи, позволявайки на роботизираните ръце да виждат, разсъждават и избират обекти, които никога преди не са срещали. Има значение, защото донесе рецептата на езиковия модел за широко предварително обучение до физическата манипулация в складовете. Covariant Robotic Foundation Models се разбира най-добре в контекста на стратегия, достъп до модела, платформени решения и екосистемни партньорства. За да изградите дълбоко разбиране, третирайте Covariant Robotic Foundation Models като оперативен модел, а не като отделна функция: дефинирайте желаните резултати, изяснете предположенията и отделете това, което системата може да направи надеждно, от това, което все още изисква експертна преценка.
На практика силни екипи, използващи Covariant Robotic Foundation Models, оценяват стратегията на доставчика, надеждността на пътната карта и риска от блокиране, преди да се ангажират. Те документират изрични критерии за успех, тестват срещу реалистични данни и работни потоци и повтарят въз основа на наблюдавани модели на неуспех, а не на еднократни победи в бенчмарка. Това е мястото, където теоретичното разбиране се превръща в трайна способност за продукти, политики и операции.
Пътните карти на доставчиците влияят на това какви функции вашият екип може да изгради по-нататък. В същото време съобщенията за стартиране може да изпреварят стабилността в реалните производствени работни процеси. Най-устойчивият подход е да се комбинира скоростта на експериментиране с дисциплината на управление: стартирайте пилотни проекти, събирайте доказателства, публикувайте регистрационни файлове за решения и непрекъснато актуализирайте предпазните мерки, докато поведението на модела, очакванията на потребителите и регулаторните изисквания се развиват.
Стратегическо въздействие
Пътните карти на доставчиците влияят на това какви функции вашият екип може да изгради по-нататък.
Пътните карти на доставчиците влияят на това какви функции вашият екип може да изгради по-нататък. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Търговските условия и опциите за внедряване влияят върху дългосрочните разходи и риск.
Търговските условия и опциите за внедряване влияят върху дългосрочните разходи и риск. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
Стимулите на компанията оформят продуктовите стандарти, безопасността и откритостта.
Стимулите на компанията оформят продуктовите стандарти, безопасността и откритостта. При висококачествени внедрявания това се превръща в измерими правила за работа, граници на собствеността и повтарящи се ритуали за преглед, така че екипите да могат да мащабират доверието, вместо да мащабират неяснотата.
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
Модели на изпълнение
Ковариантни модели на роботизирана основа на практика
Избиране на разнообразни, невиждани досега артикули от претрупани складови кошчета за поръчки от електронната търговия.
Избиране на разнообразни, невиждани досега артикули от претрупани складови контейнери за поръчки от електронната търговия Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато предварително определят прагове за качество, поддържат човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Ковариантни модели на роботизирана основа на практика
Сортиране на колети по дестинация на логистични индукционни линии без програмиране за всеки артикул.
Сортиране на колети по местоназначение на логистични индукционни линии без програмиране за всеки артикул Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато предварително определят прагове за качество, поддържат човешка ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Ковариантни модели на роботизирана основа на практика
Използване на подкани на естествен език, за да кажете на ръката на робот какво да хване или как да борави с даден предмет.
Използвайки подкани на естествен език, за да кажете на ръката на робот какво да хване или как да борави с даден елемент Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато предварително определят прагове за качество, поддържат човешки път за ескалация за крайни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
Ковариантни модели на роботизирана основа на практика
Захранване на складови роботи на трети страни чрез софтуерната платформа Covariant Brain.
Захранване на складови роботи на трети страни чрез софтуерната платформа Covariant Brain Екипите обикновено получават по-добри резултати, когато предварително определят прагове за качество, поддържат човешки път за ескалация за екстремни случаи и проследяват както печалбите в производителността, така и разходите за грешки във времето.
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.
Оценявайте доставчиците, като използвате вашите собствени задачи и набори от данни. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Прегледайте поверителността, сигурността и правните условия преди интегриране.
Прегледайте поверителността, сигурността и правните условия преди интегриране. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Поддържайте резервен план за модели или доставчици.
Поддържайте резервен план за модели или доставчици. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.
Наблюдавайте бележките по изданието, така че промените в пътната карта да не изненадват екипите.
Наблюдавайте бележките по изданието, така че промените в пътната карта да не изненадват екипите. Отнасяйте се към всяка стъпка като към вход за доказателства: ако критериите не са изпълнени, поставете на пауза разпространението, запълнете празнината и едва след това разширете използването.