Genel Bakış
Covariant, robotlar için büyük 'temel modeller' oluşturan, robotik kolların daha önce hiç karşılaşmadıkları nesneleri görmesine, bunlar hakkında mantık yürütmesine ve seçmesine olanak tanıyan bir robotik-yapay zeka şirketidir. Bu önemlidir çünkü depolarda fiziksel manipülasyona yönelik geniş kapsamlı ön eğitimin dil modeli tarifini getirmiştir.
Kovaryant Robotik Temel Modelleri en iyi strateji, model erişimi, platform kararları ve ekosistem ortaklıkları bağlamında anlaşılır.
Derin Dalış
UC Berkeley'den Pieter Abbeel, Peter Chen ve Rocky Duan gibi OpenAI köklerinden gelen yapay zeka araştırmacıları tarafından 2017 yılında kurulan Covariant, depo toplama ve sıralama için robotik kollara güç sağlayan Covariant Brain yapay zeka yazılımını geliştirdi. 2024'te tanıtılan göze çarpan ürünü RFM-1 (Robotics Foundation Model 1), robotların alışılmadık öğelerden oluşan dağınık kutularla başa çıkabilmesi ve hatta doğal dildeki talimatlara yanıt verebilmesi için büyük miktarda gerçek dünya toplama verilerinin yanı sıra metin ve görüntüler üzerinde eğitildi. Sistem, her bir öğeyi programlamak yerine, büyük bir dil modelinin metin boyunca genelleme yapması gibi deneyimlerden genelleme yapar. 2024 yılında Covariant ekibinin büyük bir kısmı, kurucuları da dahil olmak üzere, bir lisans ve yetenek anlaşması kapsamında Amazon tarafından işe alındı; bu, robot temel modellerinin ne kadar stratejik hale geldiğinin sinyalini verdi.
Teknik Bilgi
RFM-1, metin, görseller, video, robot sensörü okumaları ve motor eylemleri üzerine eğitilmiş ve bunları tek bir sıradaki belirteçler olarak ele alan çok modlu bir transformatördür. Bu yöntemler arasında bir sonraki jetonu tahmin ederek fiziksel neden-sonucu öğrenir, böylece harekete geçmeden önce kavramanın ne yapacağı konusunda dil ve mantıkla yönlendirilebilir. Bu, tek bir modelin farklı robotları kontrol etmesine ve öğe başına mühendislik gerektirmeden yeni nesneleri kavramasına olanak tanır; bu da ön eğitimin ne kadar geniş kapsamlı genel dil yeteneği ürettiğini yansıtır.
Kovaryant Robotik Temel Modellerinde Uzmanlaşma
Covariant, robotlar için büyük 'temel modeller' oluşturan, robotik kolların daha önce hiç karşılaşmadıkları nesneleri görmesine, bunlar hakkında mantık yürütmesine ve seçmesine olanak tanıyan bir robotik-yapay zeka şirketidir. Bu önemlidir çünkü depolarda fiziksel manipülasyona yönelik geniş kapsamlı ön eğitimin dil modeli tarifini getirmiştir. Kovaryant Robotik Temel Modelleri en iyi strateji, model erişimi, platform kararları ve ekosistem ortaklıkları bağlamında anlaşılır. Derin bir anlayış oluşturmak için Kovaryant Robotik Temel Modellerini tek bir özellik olarak değil, bir işletim modeli olarak ele alın: arzu edilen sonuçları tanımlayın, varsayımları netleştirin ve sistemin güvenilir bir şekilde yapabileceklerini hâlâ uzman görüşü gerektiren şeylerden ayırın.
Uygulamada, Kovaryant Robotik Temel Modellerini kullanan güçlü ekipler, taahhütte bulunmadan önce satıcı stratejisini, yol haritasının güvenilirliğini ve bağlılık riskini değerlendirir. Açık başarı kriterlerini belgeliyorlar, gerçekçi verilere ve iş akışlarına göre test ediyorlar ve tek seferlik kıyaslama kazanımları yerine gözlemlenen başarısızlık modellerine dayalı olarak yineleniyorlar. Burası teorik anlayışın ürün, politika ve operasyonlar genelinde dayanıklı yeteneğe dönüştüğü yerdir.
Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler. Aynı zamanda, Lansman duyuruları gerçek üretim iş akışlarındaki istikrarı geride bırakabilir. En dayanıklı yaklaşım, deneme hızını yönetişim disiplini ile birleştirmektir: pilot uygulamaları çalıştırın, kanıtları toplayın, karar günlüklerini yayınlayın ve model davranışı, kullanıcı beklentileri ve düzenleyici gereksinimler geliştikçe koruma önlemlerini sürekli olarak güncelleyin.
Stratejik Etki
Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler.
Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Ticari şartlar ve dağıtım seçenekleri uzun vadeli maliyet ve riski etkiler.
Ticari şartlar ve dağıtım seçenekleri uzun vadeli maliyet ve riski etkiler. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Şirket teşvikleri ürün temerrütlerini, güvenlik duruşunu ve açıklığı şekillendirir.
Şirket teşvikleri ürün temerrütlerini, güvenlik duruşunu ve açıklığı şekillendirir. Yüksek kaliteli dağıtımlarda bu, ölçülebilir işletim kurallarına, sahiplik sınırlarına ve yinelenen inceleme ritüellerine dönüştürülür, böylece ekipler belirsizliği ölçeklendirmek yerine güveni ölçeklendirebilir.
Gerçek Dünya Uygulaması
E-ticaret siparişleri için darmadağın depo kutularından çeşitli, daha önce hiç görülmemiş öğelerin toplanması
Lojistik indüksiyon hatlarında ürün bazında programlama olmadan parselleri varış noktasına göre sıralama
Robot koluna neyi tutacağını veya bir öğeyi nasıl tutacağını söyleyen doğal dil komutlarını kullanmak
Covariant Brain yazılım platformu aracılığıyla üçüncü taraf depo robotlarına güç verilmesi
Uygulama Modelleri
Uygulamada Kovaryant Robotik Temel Modelleri
E-ticaret siparişleri için darmadağın depo kutularından çeşitli, daha önce hiç görülmemiş öğelerin toplanması.
E-ticaret siparişleri için dağınık depo kutularından çeşitli, daha önce hiç görülmemiş öğeleri seçme Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Kovaryant Robotik Temel Modelleri
Parça başına programlama olmadan, lojistik endüksiyon hatlarında parselleri varış noktasına göre sıralama.
Parça başına programlama olmadan lojistik indüksiyon hatlarında paketleri varış noktasına göre sıralama Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolunu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Kovaryant Robotik Temel Modelleri
Doğal dilin kullanılması, bir robot koluna neyi tutacağını veya bir öğeyi nasıl tutacağını söyler.
Bir robot koluna neyi tutacağını veya bir öğeyi nasıl kullanacağını söylemek için doğal dil komutlarını kullanmak Ekipler genellikle kalite eşiklerini önceden tanımladıklarında, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde daha iyi sonuçlar elde ederler.
Uygulamada Kovaryant Robotik Temel Modelleri
Covariant Brain yazılım platformu aracılığıyla üçüncü taraf depo robotlarına güç verilmesi.
Covariant Brain yazılım platformu aracılığıyla üçüncü taraf depo robotlarına güç verilmesi Ekipler, kalite eşiklerini önceden belirlediklerinde, uç durumlar için insani bir yükseltme yolu tuttuklarında ve zaman içinde hem üretkenlik kazanımlarını hem de hata maliyetlerini takip ettiklerinde genellikle daha iyi sonuçlar elde ederler.
Riskler ve Korkuluklar
Lansman duyuruları, gerçek üretim iş akışlarında istikrarın önüne geçebilir.
API fiyatlandırması veya politika değişiklikleri, varsayımları bir gecede boşa çıkarabilir.
Tek satıcıya bağımlılık, bağlılık ve geçiş maliyetlerini artırır.
Uygulama Yol Haritası
Sağlayıcıları kendi görevlerinizi ve veri kümelerinizi kullanarak değerlendirin.
Sağlayıcıları kendi görevlerinizi ve veri kümelerinizi kullanarak değerlendirin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Entegrasyondan önce gizlilik, güvenlik ve yasal şartları inceleyin.
Entegrasyondan önce gizlilik, güvenlik ve yasal şartları inceleyin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Modeller veya satıcılar arasında bir geri dönüş planı sürdürün.
Modeller veya satıcılar arasında bir geri dönüş planı sürdürün. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.
Yol haritası değişikliklerinin ekipleri şaşırtmaması için sürüm notlarını izleyin.
Yol haritası değişikliklerinin ekipleri şaşırtmaması için sürüm notlarını izleyin. Her adımı bir kanıt kapısı olarak değerlendirin: Kriterler karşılanmazsa, kullanıma sunumu duraklatın, boşluğu kapatın ve ancak bundan sonra kullanımı genişletin.