Cuestionario sobre modelos de base robótica covariante

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

1. ¿Cómo se llamó el modelo básico de Covariant introducido en 2024?
   • RFM-1
   • GPT-4
   • hélice
   • RT-X
2. ¿Qué incluyó el acuerdo comercial de 2024 de Amazon con Covariant?
   • A purchase of every Covariant customer contract
   • A non-exclusive license to Covariant’s models and hiring several founders and employees
   • A ban on Covariant serving other customers
   • An agreement to manufacture consumer phones
3. ¿Qué idea central toma prestado RFM-1 de grandes modelos de lenguaje?
   • Almacenamiento de una tabla de búsqueda fija de cada objeto
   • Usar solo reglas escritas a mano por elemento
   • Predecir el siguiente token en múltiples tipos de datos para generalizar
   • Representación de animaciones 3D de agarres
4. ¿En qué se diseñó RFM-1 para ayudar a los robots de almacén?
   • Replace all warehouse workers
   • Drive passenger cars on highways
   • Render 3D animation frames
   • Handle picking tasks involving varied or unfamiliar items
5. ¿Quiénes estuvieron entre los fundadores notables de Covariant?
   • Pieter Abbeel y Peter Chen
   • Brett Adcock solo
   • Marc Raibert
   • Demis Hassabis
6. ¿Qué significa que RFM-1 sea 'multimodal'?
   • Sólo puede procesar texto.
   • Aprende de varios tipos de datos como texto, imágenes, videos y acciones de robots.
   • Funciona en varios robots pero solo una tarea.
   • Utiliza múltiples modelos separados pegados en tiempo de ejecución.
7. What physical prediction capability did Covariant describe for RFM-1?
   • Translating warehouse signs into music
   • Measuring human speech quality
   • Generating video predictions of how objects may respond to robot actions
   • Rendering a scene from a NeRF
8. How many parameters did Covariant report for RFM-1?
   • Eight million
   • Eight trillion
   • Eighty thousand
   • Eight billion