RFM-1 covariant și modele de fundație robotică
RFM-1 de la Covariant este un model de fundație robotică instruit pe datele de manipulare a depozitului, astfel încât brațele robotului să poată raționa și să aleagă obiecte nefamiliare cu limbaj și viziune.
Scufundare în profunzime
Fondată în 2017 de cercetători AI, inclusiv Pieter Abbeel, Peter Chen și Rocky Duan de la UC Berkeley și OpenAI roots, Covariant a construit Covariant Brain, software AI care alimentează brațele robotice pentru alegerea și sortarea depozitelor. Produsul său remarcabil, RFM-1 (Robotics Foundation Model 1), introdus în 2024, a fost instruit pe cantități uriașe de date reale, plus text și imagini, astfel încât roboții să poată gestiona coșurile dezordonate cu articole nefamiliare și chiar să răspundă la instrucțiuni în limbaj natural. În loc să programeze fiecare articol, sistemul generalizează din experiență, așa cum un model de limbaj mare se generalizează în text. În 2024, o mare parte a echipei Covariant, inclusiv fondatorii săi, a fost angajată de Amazon într-un acord de licențiere și talent, semnalând modul în care modelele strategice de fundație de robot au devenit.
Perspectivă tehnică
RFM-1 este un transformator multimodal antrenat pe text, imagini, video, citiri ale senzorului robot și acțiuni motorii, tratându-le ca simboluri într-o singură secvență. Prevăzând următorul simbol prin aceste modalități, învață cauza și efectul fizic, astfel încât să poată fi solicitat cu limbaj și rațiune despre ceea ce va face o înțelegere înainte de a acționa. Acest lucru permite unui singur model să controleze diferiți roboți și să înțeleagă obiecte noi fără inginerie per-element, reflectând modul în care pregătirea prealabilă a produs capacitatea generală de limbaj.
Impact strategic
Strategia furnizorului
Foile de parcurs ale furnizorilor influențează caracteristicile pe care echipa ta le poate construi în continuare.
Cost și buget
Condițiile comerciale și opțiunile de implementare afectează costurile și riscurile pe termen lung.
Risc și siguranță
Stimulentele companiei modelează valorile implicite ale produselor, postura de siguranță și deschiderea.
Viitorul RFM-1 covariant și al modelelor de fundație robotică
Acordul Amazon din 2024 reunește o mare parte din experiența Covariant într-unul dintre cei mai mari operatori de depozite din lume, sugerând că modelele de fundații robotizate se vor scala cel mai rapid în interiorul companiilor cu date operaționale vaste. Așteptați-vă la o fuziune mai strânsă de limbaj, viziune și acțiune, mai mulți roboți care acceptă instrucțiuni în limba engleză simplă și concurență cu modelele VLA de la Figure, Physical Intelligence și Google. Întrebarea deschisă este dacă modelele de roboți generaliști devin un strat de infrastructură partajat sau rămân avantaje proprietare.
Implementare în lumea reală
Alegerea articolelor variate, nemaivăzute până acum din coșurile aglomerate din depozit pentru comenzile de comerț electronic
Sortarea coletelor după destinație pe liniile de inducție logistică fără programare per articol
Folosind instrucțiuni în limbaj natural pentru a spune unui braț robot ce să apuce sau cum să manevreze un element
Alimentarea roboților de depozit de la terți prin intermediul platformei software Covariant Brain
Riscuri și balustrade
Anunțurile de lansare pot depăși stabilitatea în fluxurile de producție reale.
Prețurile API sau schimbările de politică pot rupe ipoteze peste noapte.
Dependența de un singur furnizor crește costurile de blocare și migrare.
Foaia de parcurs de implementare
Evaluați furnizorii folosind propriile sarcini și seturi de date.
Examinați confidențialitatea, securitatea și condițiile legale înainte de integrare.
Mențineți un plan alternativ pentru modele sau furnizori.
Monitorizați notele de lansare, astfel încât modificările foii de parcurs să nu surprindă echipele.
Continuați să explorați
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Covariant RFM-1 and Robotic Foundation Models quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Următorul ghid
Modele Liquid AI și Liquid Foundation
Întrebări frecvente
What is Covariant RFM-1 and Robotic Foundation Models?
RFM-1 de la Covariant este un model de fundație robotică instruit pe datele de manipulare a depozitului, astfel încât brațele robotului să poată raționa și să aleagă obiecte nefamiliare cu limbaj și viziune.
Cum se numea modelul de fundație Covariant introdus în 2024?
Covariant a introdus RFM-1, Robotics Foundation Model 1, instruit pe datele robotului plus text și imagini.
Ce mare companie a angajat o mare parte din echipa Covariant și și-a licențiat tehnologia în 2024?
Amazon a angajat fondatorii Covariant și o mare parte a echipei sale într-un aranjament de licențiere și talent în 2024.
Ce idee de bază împrumută RFM-1 din modelele mari de limbaj?
RFM-1 tratează textul, imaginile, citirile senzorilor și acțiunile ca simboluri și prezice următoarele, învățând să generalizeze ca un LLM.
Ce capacitate distinge cel mai mult un model de fundație de robot de roboții tradiționali de depozit?
Avantajul cheie este generalizarea: alegerea obiectelor noi, nevăzute, din coșurile dezordonate, în loc să fie nevoie ca fiecare articol să fie preprogramat.
Cine au fost printre fondatorii de seamă ai Covariant?
Covariant a fost co-fondat de cercetători AI, inclusiv Pieter Abbeel, Peter Chen și Rocky Duan, cu rădăcini la UC Berkeley și OpenAI.