개요
Covariant는 로봇을 위한 대규모 '기반 모델'을 구축하여 로봇 팔이 이전에 한 번도 접한 적이 없는 물체를 보고, 추론하고, 선택할 수 있도록 하는 로봇공학-AI 회사입니다. 이는 광범위한 사전 훈련의 언어 모델 레시피를 창고의 물리적 조작에 도입했기 때문에 중요합니다.
Covariant Robotic Foundation 모델은 전략, 모델 액세스, 플랫폼 결정 및 생태계 파트너십의 맥락에서 가장 잘 이해됩니다.
심층 분석
2017년 UC Berkeley의 Pieter Abbeel, Peter Chen, Rocky Duan과 OpenAI 루트를 포함한 AI 연구원들이 설립한 Covariant는 창고 선별 및 분류를 위한 로봇 팔을 구동하는 AI 소프트웨어인 Covariant Brain을 구축했습니다. 2024년에 출시된 뛰어난 제품인 RFM-1(Robotics Foundation Model 1)은 엄청난 양의 실제 선택 데이터와 텍스트 및 이미지를 학습하여 로봇이 익숙하지 않은 품목이 담긴 지저분한 상자를 처리하고 자연어 지침에도 응답할 수 있도록 했습니다. 각 항목을 프로그래밍하는 대신 시스템은 대규모 언어 모델이 텍스트 전체를 일반화하는 것처럼 경험을 통해 일반화합니다. 2024년에는 창립자를 포함한 Covariant 팀의 상당 부분이 라이선스 및 인재 계약을 통해 Amazon에 고용되었으며, 이는 전략적 로봇 기반 모델이 어떻게 변했는지를 보여줍니다.
기술적 통찰력
RFM-1은 텍스트, 이미지, 비디오, 로봇 센서 판독값 및 모터 동작에 대해 훈련된 다중 모드 변환기로, 이를 하나의 시퀀스에서 토큰으로 처리합니다. 이러한 양상을 통해 다음 토큰을 예측함으로써 물리적 원인과 결과를 학습하므로 파악이 행동하기 전에 무엇을 할 것인지에 대한 언어와 추론을 통해 메시지를 받을 수 있습니다. 이를 통해 단일 모델이 다양한 로봇을 제어하고 항목별 엔지니어링 없이 새로운 객체를 파악할 수 있으며, 이는 광범위한 사전 훈련이 일반 언어 능력을 얼마나 생산했는지 반영합니다.
공변 로봇 기반 모델 마스터하기
Covariant는 로봇을 위한 대규모 '기반 모델'을 구축하여 로봇 팔이 이전에 한 번도 접한 적이 없는 물체를 보고, 추론하고, 선택할 수 있도록 하는 로봇공학-AI 회사입니다. 이는 광범위한 사전 훈련의 언어 모델 레시피를 창고의 물리적 조작에 도입했기 때문에 중요합니다. Covariant Robotic Foundation 모델은 전략, 모델 액세스, 플랫폼 결정 및 생태계 파트너십의 맥락에서 가장 잘 이해됩니다. 깊은 이해를 구축하려면 공변 로봇 기반 모델을 단일 기능이 아닌 운영 모델로 취급하십시오. 즉, 원하는 결과를 정의하고, 가정을 명확히 하고, 시스템이 안정적으로 수행할 수 있는 작업과 여전히 전문가 판단이 필요한 작업을 분리하세요.
실제로 Covariant Robotic Foundation Models를 사용하는 강력한 팀은 커밋하기 전에 공급업체 전략, 로드맵 신뢰성 및 종속 위험을 평가합니다. 명시적인 성공 기준을 문서화하고, 현실적인 데이터 및 워크플로를 기준으로 테스트하며, 일회성 벤치마크 승리보다는 관찰된 실패 패턴을 기반으로 반복합니다. 이론적 이해가 제품, 정책, 운영 전반에 걸쳐 지속 가능한 역량으로 바뀌는 곳입니다.
공급업체 로드맵은 팀이 다음에 구축할 수 있는 기능에 영향을 미칩니다. 동시에 출시 발표는 실제 생산 워크플로의 안정성보다 앞설 수 있습니다. 가장 탄력적인 접근 방식은 실험 속도와 거버넌스 규율을 결합하는 것입니다. 즉, 파일럿 실행, 증거 캡처, 결정 로그 게시, 모델 동작, 사용자 기대 및 규제 요구 사항이 발전함에 따라 보호 장치를 지속적으로 업데이트합니다.
전략적 영향
공급업체 로드맵은 팀이 다음에 구축할 수 있는 기능에 영향을 미칩니다.
공급업체 로드맵은 팀이 다음에 구축할 수 있는 기능에 영향을 미칩니다. 고품질 배포에서는 이는 측정 가능한 운영 규칙, 소유권 경계 및 반복적인 검토 의식으로 변환되므로 팀은 모호성을 확장하는 대신 자신감을 확장할 수 있습니다.
상업적 조건과 배포 옵션은 장기적인 비용과 위험에 영향을 미칩니다.
상업적 조건과 배포 옵션은 장기적인 비용과 위험에 영향을 미칩니다. 고품질 배포에서는 이는 측정 가능한 운영 규칙, 소유권 경계 및 반복적인 검토 의식으로 변환되므로 팀은 모호성을 확장하는 대신 자신감을 확장할 수 있습니다.
회사 인센티브는 제품 기본값, 안전 태세 및 개방성을 형성합니다.
회사 인센티브는 제품 기본값, 안전 태세 및 개방성을 형성합니다. 고품질 배포에서는 이는 측정 가능한 운영 규칙, 소유권 경계 및 반복적인 검토 의식으로 변환되므로 팀은 모호성을 확장하는 대신 자신감을 확장할 수 있습니다.
실제 구현
전자 상거래 주문을 위해 어수선한 창고 상자에서 이전에 본 적이 없는 다양한 품목을 선택합니다.
품목별 프로그래밍 없이 물류 유도 라인에서 목적지별로 소포를 분류합니다.
자연어 프롬프트를 사용하여 로봇 팔에게 무엇을 잡아야 하는지, 어떻게 물건을 처리하는지 알려줍니다.
Covariant Brain 소프트웨어 플랫폼을 통해 타사 창고 로봇에 전력 공급
구현 패턴
실제 공변 로봇 기반 모델
전자 상거래 주문을 위해 어수선한 창고 상자에서 이전에 본 적이 없는 다양한 품목을 선택합니다.
전자 상거래 주문을 위해 어수선한 창고 상자에서 이전에 본 적이 없는 다양한 항목 선택 팀은 일반적으로 품질 임계값을 미리 정의하고, 극단적인 경우에 대한 인적 에스컬레이션 경로를 유지하고, 시간이 지남에 따라 생산성 향상과 오류 비용을 모두 추적할 때 더 나은 결과를 얻습니다.
실제 공변 로봇 기반 모델
품목별 프로그래밍 없이 물류 유도 라인에서 목적지별로 소포를 분류합니다.
품목별 프로그래밍 없이 물류 유도 라인에서 목적지별로 소포 정렬 팀은 일반적으로 품질 임계값을 미리 정의하고, 극단적인 경우에 대한 인적 에스컬레이션 경로를 유지하고, 시간이 지남에 따라 생산성 향상과 오류 비용을 모두 추적할 때 더 나은 결과를 얻습니다.
실제 공변 로봇 기반 모델
자연어 프롬프트를 사용하여 로봇 팔에게 무엇을 잡아야 할지, 물건을 어떻게 다룰지 알려줍니다.
자연어 프롬프트를 사용하여 로봇 팔에게 무엇을 파악해야 하는지 또는 항목을 처리하는 방법을 알려줍니다. 팀은 일반적으로 품질 임계값을 미리 정의하고, 극단적인 경우에 대한 인간 에스컬레이션 경로를 유지하고, 시간이 지남에 따라 생산성 향상과 오류 비용을 모두 추적할 때 더 나은 결과를 얻습니다.
실제 공변 로봇 기반 모델
Covariant Brain 소프트웨어 플랫폼을 통해 타사 창고 로봇에 전력을 공급합니다.
Covariant Brain 소프트웨어 플랫폼을 통해 타사 창고 로봇 지원 팀은 일반적으로 품질 임계값을 미리 정의하고, 극단적인 경우에 대한 인적 에스컬레이션 경로를 유지하고, 시간이 지남에 따라 생산성 향상과 오류 비용을 모두 추적할 때 더 나은 결과를 얻습니다.
위험 및 가드레일
출시 발표는 실제 생산 워크플로의 안정성보다 앞설 수 있습니다.
API 가격 책정이나 정책 변경으로 인해 하룻밤 사이에 가정이 깨질 수 있습니다.
단일 공급업체 종속성은 종속 및 마이그레이션 비용을 증가시킵니다.
구현 로드맵
자체 작업과 데이터 세트를 사용하여 공급자를 평가합니다.
자체 작업과 데이터 세트를 사용하여 공급자를 평가합니다. 각 단계를 증거 게이트로 처리합니다. 기준이 충족되지 않으면 롤아웃을 일시 중지하고 간격을 좁힌 다음 사용을 확장합니다.
통합하기 전에 개인정보 보호, 보안, 법적 약관을 검토하세요.
통합하기 전에 개인정보 보호, 보안, 법적 약관을 검토하세요. 각 단계를 증거 게이트로 처리합니다. 기준이 충족되지 않으면 롤아웃을 일시 중지하고 간격을 좁힌 다음 사용을 확장합니다.
모델이나 공급업체 전반에 걸쳐 대체 계획을 유지합니다.
모델이나 공급업체 전반에 걸쳐 대체 계획을 유지합니다. 각 단계를 증거 게이트로 처리합니다. 기준이 충족되지 않으면 롤아웃을 일시 중지하고 간격을 좁힌 다음 사용을 확장합니다.
로드맵 변경으로 인해 팀이 놀라지 않도록 릴리스 노트를 모니터링하세요.
로드맵 변경으로 인해 팀이 놀라지 않도록 릴리스 노트를 모니터링하세요. 각 단계를 증거 게이트로 처리합니다. 기준이 충족되지 않으면 롤아웃을 일시 중지하고 간격을 좁힌 다음 사용을 확장합니다.