Обзор
Covariant — компания, занимающаяся искусственным интеллектом в области робототехники, которая создала большие «базовые модели» для роботов, позволяющие роботизированным рукам видеть, рассуждать и выбирать объекты, с которыми они никогда раньше не сталкивались. Это важно, потому что оно привнесло рецепт широкой предварительной подготовки на основе языковой модели в физические манипуляции на складах.
Ковариантные модели Robotic Foundation лучше всего понимать в контексте стратегии, доступа к моделям, платформенных решений и экосистемного партнерства.
Глубокое погружение
Основанная в 2017 году исследователями искусственного интеллекта, в том числе Питером Аббилом, Питером Ченом и Рокки Дуаном из Калифорнийского университета в Беркли и корнями OpenAI, компания Covariant создала Covariant Brain, программное обеспечение искусственного интеллекта, которое приводит в действие роботизированные руки для комплектации и сортировки на складе. Ее выдающийся продукт RFM-1 (Модель 1 Фонда робототехники), представленный в 2024 году, был обучен на огромных объемах реальных данных о сборе, а также на тексте и изображениях, поэтому роботы могли обрабатывать беспорядочные корзины с незнакомыми предметами и даже реагировать на инструкции на естественном языке. Вместо того, чтобы программировать каждый элемент, система обобщает опыт, как большая языковая модель обобщает текст. В 2024 году значительная часть команды Covariant, включая ее основателей, была нанята Amazon в рамках сделки по лицензированию и талантам, что стало сигналом о том, насколько стратегическими стали модели фундаментов роботов.
Техническая информация
RFM-1 — это мультимодальный преобразователь, обученный на тексте, изображениях, видео, показаниях датчиков робота и двигательных действиях, обрабатывающий их как токены в одной последовательности. Предсказывая следующий токен с помощью этих модальностей, он изучает физические причины и следствия, поэтому ему можно с помощью языка и рассуждений подсказать, что будет делать захват, прежде чем действовать. Это позволяет одной модели управлять разными роботами и понимать новые объекты без необходимости индивидуального проектирования, что отражает то, как широкая предварительная подготовка привела к развитию общих языковых способностей.
Освоение ковариантных моделей роботизированного фундамента
Covariant — компания, занимающаяся искусственным интеллектом в области робототехники, которая создала большие «базовые модели» для роботов, позволяющие роботизированным рукам видеть, рассуждать и выбирать объекты, с которыми они никогда раньше не сталкивались. Это важно, потому что оно привнесло рецепт широкой предварительной подготовки на основе языковой модели в физические манипуляции на складах. Ковариантные модели Robotic Foundation лучше всего понимать в контексте стратегии, доступа к моделям, платформенных решений и экосистемного партнерства. Чтобы достичь глубокого понимания, рассматривайте ковариантные базовые модели роботов как операционную модель, а не как отдельную функцию: определите желаемые результаты, проясните предположения и отделите то, что система может делать надежно, от того, что все еще требует экспертной оценки.
На практике сильные команды, использующие ковариантные модели роботизированной основы, перед принятием решения оценивают стратегию поставщика, надежность дорожной карты и риск блокировки. Они документируют явные критерии успеха, проводят тестирование на основе реалистичных данных и рабочих процессов, а также выполняют итерации на основе наблюдаемых моделей неудач, а не разовых побед в тестах. Именно здесь теоретическое понимание превращается в прочные возможности в отношении продукта, политики и операций.
Дорожные карты поставщиков влияют на то, какие функции ваша команда может создать дальше. В то же время объявления о запуске могут опережать стабильность реальных рабочих процессов. Самый устойчивый подход — сочетать скорость экспериментирования с дисциплиной управления: запускать пилотные проекты, собирать доказательства, публиковать журналы решений и постоянно обновлять меры безопасности по мере развития поведения модели, ожиданий пользователей и нормативных требований.
Стратегическое воздействие
Дорожные карты поставщиков влияют на то, какие функции ваша команда может создать дальше.
Дорожные карты поставщиков влияют на то, какие функции ваша команда может создать дальше. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Коммерческие условия и варианты развертывания влияют на долгосрочные затраты и риски.
Коммерческие условия и варианты развертывания влияют на долгосрочные затраты и риски. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Стимулы компании влияют на невыполнение обязательств по продукту, безопасность и открытость.
Стимулы компании влияют на невыполнение обязательств по продукту, безопасность и открытость. В высококачественных развертываниях это выражается в измеримых рабочих правилах, границах владения и повторяющихся ритуалах проверки, что позволяет командам повышать уверенность, а не увеличивать двусмысленность.
Реальная реализация
Выбор разнообразных, никогда ранее не встречавшихся товаров из захламленных складских корзин для заказов электронной коммерции.
Сортировка посылок по месту назначения на индукционных логистических линиях без поштучного программирования
Использование подсказок на естественном языке, чтобы сообщить руке робота, за что хвататься или как обращаться с предметом.
Обеспечение питания сторонних складских роботов с помощью программной платформы Covariant Brain
Шаблоны реализации
Ковариантные модели роботизированного фундамента на практике
Отбирать разнообразные, ранее не встречавшиеся товары из захламленных складских корзин для заказов электронной коммерции.
Отбор разнообразных, никогда ранее не встречавшихся предметов из захламленных складских корзин для заказов электронной коммерции. Команды обычно добиваются лучших результатов, если заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь человеческой эскалации для крайних случаев и отслеживают как рост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Ковариантные модели роботизированного фундамента на практике
Сортировка посылок по месту назначения на индукционных логистических линиях без поштучного программирования.
Сортировка посылок по пунктам назначения на индукционных логистических линиях без индивидуального программирования. Команды обычно добиваются лучших результатов, когда заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь человеческой эскалации для крайних случаев и отслеживают как рост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Ковариантные модели роботизированного фундамента на практике
Использование подсказок на естественном языке, чтобы сообщить руке робота, что нужно схватить или как обращаться с предметом.
Использование подсказок на естественном языке, чтобы сообщить роботу-манипулятору, что нужно схватить или как обращаться с предметом. Команды обычно добиваются лучших результатов, если заранее определяют пороговые значения качества, сохраняют путь человеческой эскалации для крайних случаев и отслеживают как рост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Ковариантные модели роботизированного фундамента на практике
Обеспечение питания сторонних складских роботов с помощью программной платформы Covariant Brain.
Использование сторонних складских роботов с помощью программной платформы Covariant Brain. Команды обычно добиваются лучших результатов, если заранее определяют пороговые значения качества, поддерживают человеческий путь эскалации для крайних случаев и отслеживают как рост производительности, так и затраты на ошибки с течением времени.
Риски и ограничения
Объявления о запуске могут опережать стабильность реальных производственных процессов.
Цены на API или изменения в политике могут в одночасье разрушить предположения.
Зависимость от одного поставщика увеличивает затраты на привязку и миграцию.
Дорожная карта реализации
Оценивайте поставщиков, используя собственные задачи и наборы данных.
Оценивайте поставщиков, используя собственные задачи и наборы данных. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Перед интеграцией ознакомьтесь с условиями конфиденциальности, безопасности и юридическими условиями.
Перед интеграцией ознакомьтесь с условиями конфиденциальности, безопасности и юридическими условиями. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Поддерживайте резервный план для разных моделей или поставщиков.
Поддерживайте резервный план для разных моделей или поставщиков. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.
Отслеживайте примечания к выпуску, чтобы изменения в дорожной карте не удивили команды.
Отслеживайте примечания к выпуску, чтобы изменения в дорожной карте не удивили команды. Относитесь к каждому шагу как к доказательству: если критерии не выполняются, приостановите внедрение, ликвидируйте пробел и только затем расширяйте использование.