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Modelos covariantes RFM-1 y Robotic Foundation
RFM-1 de Covariant es un modelo básico de robótica entrenado con datos de manipulación de almacenes para que los brazos robóticos puedan razonar y seleccionar objetos desconocidos con el lenguaje y la visión.
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Buceo profundo
Fundada en 2017 por investigadores de inteligencia artificial, incluidos Pieter Abbeel, Peter Chen y Rocky Duan de UC Berkeley y raíces OpenAI, Covariant creó el software de inteligencia artificial Covariant Brain que impulsa brazos robóticos para la selección y clasificación en almacenes. Su producto destacado, RFM-1 (Robotics Foundation Model 1), presentado en 2024, se entrenó con enormes cantidades de datos de recolección del mundo real, además de texto e imágenes, para que los robots pudieran manejar contenedores desordenados de artículos desconocidos e incluso responder a instrucciones en lenguaje natural. En lugar de programar cada elemento, el sistema generaliza a partir de la experiencia como lo hace un modelo de lenguaje grande a través del texto. En 2024, Amazon contrató a una gran parte del equipo de Covariant, incluidos sus fundadores, en un acuerdo de licencia y talento, lo que indica cuán estratégicos se habían vuelto los modelos básicos de robots.
Impacto Estratégico
Estrategia del proveedor
Las hojas de ruta de los proveedores influyen en las funciones que su equipo puede desarrollar a continuación.
Costo y presupuesto
Los términos comerciales y las opciones de implementación afectan los costos y riesgos a largo plazo.
Riesgo y seguridad
Los incentivos de las empresas dan forma a los incumplimientos de los productos, la postura de seguridad y la apertura.
El futuro de los modelos covariantes RFM-1 y Robotic Foundation
El acuerdo con Amazon de 2024 integra gran parte de la experiencia de Covariant en uno de los operadores de almacenes más grandes del mundo, lo que da a entender que los modelos de base robótica escalarán más rápidamente dentro de empresas con vastos datos operativos. Espere una fusión más estrecha de lenguaje, visión y acción, más robots que acepten instrucción en inglés sencillo y competencia con modelos VLA de Figure, Physical Intelligence y Google. La pregunta abierta es si los modelos de robots generalistas se convierten en una capa de infraestructura compartida o siguen siendo ventajas de propiedad exclusiva.
Implementación en el mundo real
Seleccionar artículos variados y nunca antes vistos de contenedores de almacén abarrotados para pedidos de comercio electrónico
Clasificación de paquetes por destino en líneas de inducción logística sin programación por artículo
Usar indicaciones en lenguaje natural para decirle a un brazo robótico qué agarrar o cómo manipular un objeto
Impulsando robots de almacén de terceros a través de la plataforma de software Covariant Brain
Riesgos y barandillas
Los anuncios de lanzamiento pueden superar la estabilidad en los flujos de trabajo de producción reales.
Los precios de API o los cambios de políticas pueden romper los supuestos de la noche a la mañana.
La dependencia de un único proveedor aumenta los costos de bloqueo y migración.
Hoja de ruta de implementación
Evalúe proveedores utilizando sus propias tareas y conjuntos de datos.
Revise los términos legales, de seguridad y de privacidad antes de la integración.
Mantenga un plan alternativo entre modelos o proveedores.
Supervise las notas de la versión para que los cambios en la hoja de ruta no sorprendan a los equipos.
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Preguntas frecuentes
What is Covariant RFM-1 and Robotic Foundation Models?
RFM-1 de Covariant es un modelo básico de robótica entrenado con datos de manipulación de almacenes para que los brazos robóticos puedan razonar y seleccionar objetos desconocidos con el lenguaje y la visión.
¿Cómo se llamó el modelo básico de Covariant introducido en 2024?
Covariant presentó RFM-1, el Robotics Foundation Model 1, entrenado con datos de robots además de texto e imágenes.
¿Qué gran empresa contrató a gran parte del equipo de Covariant y obtuvo la licencia de su tecnología en 2024?
Amazon contrató a los fundadores de Covariant y a gran parte de su equipo en un acuerdo de licencia y talento para 2024.
¿Qué idea central toma prestado RFM-1 de grandes modelos de lenguaje?
RFM-1 trata el texto, las imágenes, las lecturas de sensores y las acciones como tokens y predice la siguiente, aprendiendo a generalizar como un LLM.
¿Qué capacidad distingue más un modelo de base robótica de los robots de almacén tradicionales?
La ventaja clave es la generalización: recoger objetos nuevos e invisibles de contenedores desordenados en lugar de necesitar que cada elemento esté preprogramado.
¿Quiénes estuvieron entre los fundadores notables de Covariant?
Covariant fue cofundada por investigadores de IA, incluidos Pieter Abbeel, Peter Chen y Rocky Duan, con raíces en UC Berkeley y OpenAI.
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