Rehber bağlantılı sınav · Orta Seviye

Kovaryant Robotik Temel Modelleri Testi

Covariant'ın RFM-1'ini, çok modlu sonraki jeton tasarımını, Amazon'nin 2024 anlaşmasını ve depo robotu uygulamalarını anlayın.

İlgili kılavuz yollarıKovaryant Robotik Temel Modelleri
Soru 1 arasında 8

Covariant'ın 2024'te tanıttığı temel modelinin adı neydi?

Her soruyu önizleyin8 sorular

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

  1. Covariant'ın 2024'te tanıttığı temel modelinin adı neydi?
    • RFM-1
    • GPT-4
    • sarmal
    • RT-X
  2. What did Amazon’s 2024 commercial agreement with Covariant include?
    • A purchase of every Covariant customer contract
    • A non-exclusive license to Covariant’s models and hiring several founders and employees
    • A ban on Covariant serving other customers
    • An agreement to manufacture consumer phones
  3. RFM-1 büyük dil modellerinden hangi temel fikri ödünç alıyor?
    • Her nesnenin sabit bir arama tablosunu saklama
    • Öğe başına yalnızca el yazısı kurallarını kullanma
    • Genelleştirmek için birden fazla veri türünde bir sonraki belirteci tahmin etme
    • Kavramaların 3 boyutlu animasyonlarının oluşturulması
  4. What was RFM-1 designed to help warehouse robots do?
    • Replace all warehouse workers
    • Drive passenger cars on highways
    • Render 3D animation frames
    • Handle picking tasks involving varied or unfamiliar items
  5. Covariant'ın önemli kurucuları arasında kimler vardı?
    • Pieter Abbeel ve Peter Chen
    • Brett Adcock yalnız
    • Marc Raibert
    • Demis Hassabis
  6. RFM-1'in 'multimodal' olması ne anlama geliyor?
    • Yalnızca metni işleyebilir
    • Metin, görseller, video ve robot eylemleri gibi çeşitli veri türlerinden öğrenir
    • Birden fazla robotta çalışır ancak yalnızca tek bir görevde çalışır
    • Çalışma zamanında birbirine yapıştırılmış birden fazla ayrı model kullanır
  7. What physical prediction capability did Covariant describe for RFM-1?
    • Translating warehouse signs into music
    • Measuring human speech quality
    • Generating video predictions of how objects may respond to robot actions
    • Rendering a scene from a NeRF
  8. How many parameters did Covariant report for RFM-1?
    • Eight million
    • Eight trillion
    • Eighty thousand
    • Eight billion