Kovaryant RFM-1 ve Robotik Temel Modelleri
Covariant'ın RFM-1'i, robot kollarının dil ve görme yoluyla yabancı nesneler hakkında mantık yürütebilmesi ve seçebilmesi için depo manipülasyon verileri üzerine eğitilmiş bir robotik temel modelidir.
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.
Stratejik Etki
Vendor strategy
Satıcı yol haritaları, ekibinizin bundan sonra hangi özellikleri geliştirebileceğini etkiler.
Maliyet ve bütçe
Ticari şartlar ve dağıtım seçenekleri uzun vadeli maliyet ve riski etkiler.
Risk and safety
Şirket teşvikleri ürün temerrütlerini, güvenlik duruşunu ve açıklığı şekillendirir.
Kovaryant RFM-1 ve Robotik Temel Modellerinin Geleceği
2024 Amazon anlaşması, Covariant'ın uzmanlığının çoğunu dünyanın en büyük depo operatörlerinden birine katıyor ve robotik temel modellerinin, geniş operasyonel verilere sahip şirketler içinde en hızlı şekilde ölçekleneceğine işaret ediyor. Dil, vizyon ve eylemin daha sıkı birleşimini, sade İngilizce eğitimi kabul eden daha fazla robotu ve Figure, Physical Intelligence ve Google VLA modelleriyle rekabeti bekleyin. Açık soru, genelci robot modellerinin paylaşılan bir altyapı katmanı mı olacağı yoksa özel avantajlar olarak mı kalacağıdır.
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
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.
Entegrasyondan önce gizlilik, güvenlik ve yasal şartları inceleyin.
Modeller veya satıcılar arasında bir geri dönüş planı sürdürün.
Yol haritası değişikliklerinin ekipleri şaşırtmaması için sürüm notlarını izleyin.
Keşfetmeye Devam Edin
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
Next guide
Sıvı Yapay Zeka ve Sıvı Temel Modelleri
Sık sorulan sorular
What is Covariant RFM-1 and Robotic Foundation Models?
Covariant'ın RFM-1'i, robot kollarının dil ve görme yoluyla yabancı nesneler hakkında mantık yürütebilmesi ve seçebilmesi için depo manipülasyon verileri üzerine eğitilmiş bir robotik temel modelidir.
Covariant'ın 2024'te tanıttığı temel modelinin adı neydi?
Covariant, robot verilerinin yanı sıra metin ve görüntüler üzerine eğitilmiş Robotik Vakfı Model 1 RFM-1'i tanıttı.
Hangi büyük şirket Covariant ekibinin çoğunu işe aldı ve 2024'te teknolojisinin lisansını aldı?
Amazon, Covariant'ın kurucularını ve ekibinin büyük bir bölümünü 2024 lisanslama ve yetenek düzenlemesi kapsamında işe aldı.
RFM-1 büyük dil modellerinden hangi temel fikri ödünç alıyor?
RFM-1 metni, görüntüleri, sensör okumalarını ve eylemleri belirteç olarak ele alır ve bir Yüksek Lisans gibi genelleştirmeyi öğrenerek bir sonrakini tahmin eder.
Bir robot temel modelini geleneksel depo robotlarından en çok ayıran özellik hangisidir?
Temel avantaj genellemedir: her öğenin önceden programlanmasına ihtiyaç duymak yerine yeni, görünmeyen nesneleri dağınık kutulardan seçmek.
Covariant'ın önemli kurucuları arasında kimler vardı?
Covariant, kökleri UC Berkeley ve OpenAI'ye dayanan Pieter Abbeel, Peter Chen ve Rocky Duan gibi yapay zeka araştırmacıları tarafından ortaklaşa kuruldu.