Огляд
Covariant — це компанія з робототехніки та штучного інтелекту, яка створила великі «основні моделі» для роботів, дозволяючи роботам-рукам бачити, розмірковувати та вибирати об’єкти, з якими вони ніколи раніше не стикалися. Це важливо, тому що він приніс рецепт мовної моделі широкої попередньої підготовки до фізичних маніпуляцій на складах.
Коваріантні моделі Robotic Foundation найкраще розуміти в контексті стратегії, доступу до моделі, рішень щодо платформи та партнерства в екосистемі.
Глибоке занурення
Заснована в 2017 році дослідниками штучного інтелекту, зокрема Пітером Аббелем, Пітером Ченом і Роккі Дуаном з Каліфорнійського університету в Берклі та корінням OpenAI, компанія Covariant розробила Covariant Brain, програмне забезпечення штучного інтелекту, яке використовує роботизовані руки для збирання та сортування на складах. Його видатний продукт, RFM-1 (Robotics Foundation Model 1), представлений у 2024 році, був навчений на величезних обсягах реальних даних збирання, а також тексту та зображень, щоб роботи могли працювати з безладними контейнерами незнайомих предметів і навіть реагувати на інструкції природною мовою. Замість того, щоб програмувати кожен елемент, система узагальнює на основі досвіду, як велика мовна модель узагальнює текст. У 2024 році значна частина команди Covariant, включаючи її засновників, була найнята Amazon у рамках угоди про ліцензування та таланти, що свідчить про те, наскільки стратегічними стали моделі основи роботів.
Технічне розуміння
RFM-1 — мультимодальний трансформатор, який навчається на тексті, зображеннях, відео, показаннях датчиків робота та рухових діях, розглядаючи їх як маркери в одній послідовності. Прогнозуючи наступний токен за допомогою цих модальностей, він вивчає фізичні причинно-наслідкові зв’язки, тож він може отримати підказку за допомогою мови та міркування про те, що зробить захоплення, перш ніж діяти. Це дозволяє одній моделі керувати різними роботами та осягати нові об’єкти без інженерної обробки кожного елемента, віддзеркалюючи те, як широке попереднє навчання створило загальні мовні навички.
Освоєння коваріантних моделей роботизованої основи
Covariant — це компанія з робототехніки та штучного інтелекту, яка створила великі «основні моделі» для роботів, дозволяючи роботам-рукам бачити, розмірковувати та вибирати об’єкти, з якими вони ніколи раніше не стикалися. Це важливо, тому що він приніс рецепт мовної моделі широкої попередньої підготовки до фізичних маніпуляцій на складах. Коваріантні моделі Robotic Foundation найкраще розуміти в контексті стратегії, доступу до моделі, рішень щодо платформи та партнерства в екосистемі. Щоб побудувати глибоке розуміння, розглядайте Covariant Robotic Foundation Models як операційну модель, а не як окрему функцію: визначте бажані результати, уточніть припущення та відокремте те, що система може зробити надійно, від того, що все ще вимагає експертної оцінки.
На практиці сильні команди, які використовують Covariant Robotic Foundation Models, оцінюють стратегію постачальника, надійність дорожньої карти та ризик блокування, перш ніж починати роботу. Вони документують чіткі критерії успіху, перевіряють реалістичні дані та робочі процеси та виконують ітерацію на основі спостережуваних моделей невдач, а не одноразових перемог у тестах. Саме тут теоретичне розуміння перетворюється на довготривалу здатність щодо продуктів, політики та операцій.
Дорожні карти постачальників впливають на те, які функції ваша команда може створити далі. У той же час повідомлення про запуск можуть випереджати стабільність у реальних робочих процесах виробництва. Найбільш стійкий підхід полягає в поєднанні швидкості експериментів із дисципліною управління: запускайте пілотні проекти, збирайте докази, публікуйте журнали рішень і постійно оновлюйте запобіжні заходи в міру розвитку поведінки моделі, очікувань користувачів і нормативних вимог.
Стратегічний вплив
Дорожні карти постачальників впливають на те, які функції ваша команда може створити далі.
Дорожні карти постачальників впливають на те, які функції ваша команда може створити далі. У високоякісних розгортаннях це перетворюється на вимірювані правила роботи, межі власності та повторювані ритуали перевірки, щоб команди могли масштабувати впевненість замість масштабування неоднозначності.
Комерційні умови та варіанти розгортання впливають на довгострокову вартість і ризик.
Комерційні умови та варіанти розгортання впливають на довгострокову вартість і ризик. У високоякісних розгортаннях це перетворюється на вимірювані правила роботи, межі власності та повторювані ритуали перевірки, щоб команди могли масштабувати впевненість замість масштабування неоднозначності.
Стимули компанії формують стандарти продукту, безпеку та відкритість.
Стимули компанії формують стандарти продукту, безпеку та відкритість. У високоякісних розгортаннях це перетворюється на вимірювані правила роботи, межі власності та повторювані ритуали перевірки, щоб команди могли масштабувати впевненість замість масштабування неоднозначності.
Впровадження в реальному світі
Вибір різноманітних, ніколи раніше не бачених товарів із захаращених складських контейнерів для замовлень електронної комерції
Сортування посилок за призначенням на логістичних індукційних лініях без програмування по одиницях
Використання підказок природною мовою, щоб сказати руці робота, що схопити або як поводитися з предметом
Забезпечення складських роботів сторонніх виробників через програмну платформу Covariant Brain
Шаблони реалізації
Коваріантні роботизовані моделі основи на практиці
Вибір різноманітних, ніколи раніше не бачених товарів із захаращених складських контейнерів для замовлень електронної комерції.
Вибір різноманітних, ніколи раніше не бачених товарів із захаращених складських контейнерів для замовлень електронної комерції Команди зазвичай отримують кращі результати, коли заздалегідь визначають порогові показники якості, зберігають людський шлях ескалації для крайніх випадків і відстежують підвищення продуктивності та витрати на помилки з часом.
Коваріантні роботизовані моделі основи на практиці
Сортування посилок за призначенням на логістичних індукційних лініях без програмування по одиницях.
Сортування посилок за пунктом призначення на лініях логістики без програмування для кожної одиниці. Команди зазвичай отримують кращі результати, коли заздалегідь визначають порогові значення якості, зберігають людський шлях ескалації для крайніх випадків і відстежують підвищення продуктивності та витрати на помилки з часом.
Коваріантні роботизовані моделі основи на практиці
Використання підказок природною мовою, щоб сказати руці робота, що схопити або як поводитися з предметом.
Використовуючи підказки природною мовою, щоб вказувати руці робота, що потрібно схопити або як поводитися з предметом. Команди зазвичай отримують кращі результати, коли заздалегідь визначають порогові значення якості, зберігають шлях ескалації людини для крайніх випадків і відстежують підвищення продуктивності та витрати на помилки з часом.
Коваріантні роботизовані моделі основи на практиці
Забезпечення складських роботів сторонніх виробників через програмну платформу Covariant Brain.
Використання складських роботів сторонніх розробників через програмну платформу Covariant Brain. Команди зазвичай отримують кращі результати, коли заздалегідь визначають порогові значення якості, зберігають шлях ескалації людини для крайніх випадків і відстежують підвищення продуктивності та витрати на помилки з часом.
Ризики та огорожі
Оголошення про запуск можуть випереджати стабільність у реальних робочих процесах виробництва.
Зміни в ціноутворенні API або в політиці можуть миттєво порушити припущення.
Залежність від одного постачальника збільшує витрати на блокування та міграцію.
Дорожня карта впровадження
Оцініть постачальників за допомогою власних завдань і наборів даних.
Оцініть постачальників за допомогою власних завдань і наборів даних. Розглядайте кожен крок як джерело доказів: якщо критерії не відповідають, призупиніть розгортання, закрийте прогалину й лише потім розширюйте використання.
Перед інтеграцією ознайомтеся з конфіденційністю, безпекою та юридичними умовами.
Перед інтеграцією ознайомтеся з конфіденційністю, безпекою та юридичними умовами. Розглядайте кожен крок як джерело доказів: якщо критерії не відповідають, призупиніть розгортання, закрийте прогалину й лише потім розширюйте використання.
Підтримуйте запасний план для різних моделей або постачальників.
Підтримуйте запасний план для різних моделей або постачальників. Розглядайте кожен крок як джерело доказів: якщо критерії не відповідають, призупиніть розгортання, закрийте прогалину й лише потім розширюйте використання.
Слідкуйте за примітками до випуску, щоб зміни дорожньої карти не здивували команди.
Слідкуйте за примітками до випуску, щоб зміни дорожньої карти не здивували команди. Розглядайте кожен крок як джерело доказів: якщо критерії не відповідають, призупиніть розгортання, закрийте прогалину й лише потім розширюйте використання.