Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво

Тест на Boston Dynamics AI Institute

Прегледайте произхода на Института по роботика и изкуствен интелект, настоящите изследователски области, симулационно обучение и работа с роботите на Boston Dynamics.

Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

  1. Кой основа Boston Dynamics AI Institute?
    • Марк Райберт
    • Брет Адкок
    • Питър Абел
    • Родни Брукс
  2. Which organizations announced the initial investment of more than $400 million to launch the Boston Dynamics AI Institute?
    • Google and Toyota
    • Hyundai Motor Group and Boston Dynamics
    • SoftBank and NVIDIA
    • Amazon and Microsoft
  3. Как се нарича сега институтът след преименуването му?
    • DeepMind Robotics
    • OpenAI Роботика
    • Институт RAI
    • Лабораторията Атлас
  4. Which approach does RAI research use to develop dynamic robot behaviors?
    • Only hard-coded animation playback
    • Training language models to classify photographs
    • Copying movements from video games at runtime
    • Reinforcement learning, including experiments in simulation and on hardware
  5. Кой от тях е робот, с който институтът е работил?
    • Хуманоидът Атлас и кучето робот Spot
    • ASIMO и Pepper
    • София и Амека
    • Roomba и Jibo
  6. Как най-вече се позиционира институтът?
    • Търговец на битова електроника
    • Лаборатория за дългосрочни изследвания, а не продуктова компания
    • Производител на самоуправляващи се автомобили
    • Доставчик на облачни изчисления
  7. Which research area is listed by the current Robotics and AI Institute?
    • Cryptocurrency trading
    • Speech translation only
    • Navigation in challenging environments
    • Consumer phone design
  8. What is the focus of the RAI Institute–Boston Dynamics Atlas partnership announced in 2025?
    • Building a consumer smartphone
    • Training speech recognition on call-center recordings
    • Replacing Atlas with an autonomous car
    • Using reinforcement learning to develop dynamic mobile-manipulation behavior