کمپنیوں کی رہنمائی

سکلڈ AI روبوٹ فاؤنڈیشن ماڈلز

Skild AI ایک روبوٹکس اسٹارٹ اپ ہے جو کارنیگی میلن سے نکلا ہے جو روبوٹس کے لیے ایک واحد، عمومی مقصد کا 'فاؤنڈیشن ماڈل' دماغ بنا رہا ہے، جسے Skild Brain کہتے ہیں۔

جائزہ

Skild AI ایک روبوٹکس اسٹارٹ اپ ہے جو کارنیگی میلن سے نکلا ہے جو روبوٹس کے لیے ایک واحد، عمومی مقصد کا 'فاؤنڈیشن ماڈل' دماغ بنا رہا ہے، جسے Skild Brain کہتے ہیں۔ یہ اہمیت رکھتا ہے کیونکہ اس کا مقصد ہر مشین کے لیے ایک نئے ماڈل کو تربیت دینے کے بجائے، بہت سے مختلف روبوٹ اداروں اور کاموں میں ایک مشترکہ AI کام کرنا ہے۔

Skild AI روبوٹ فاؤنڈیشن ماڈلز کو حکمت عملی، ماڈل تک رسائی، پلیٹ فارم کے فیصلوں، اور ایکو سسٹم پارٹنرشپ کے تناظر میں سب سے بہتر سمجھا جاتا ہے۔

گہرا غوطہ

2023 میں CMU پروفیسرز دیپک پاٹھک اور ابھینو گپتا کے ذریعہ قائم کیا گیا، Skild AI نے تقریباً 1.5 بلین ڈالر کی قیمت پر ایک بڑی سیریز A (تقریباً 300 ملین ڈالر) اکٹھی کی، جس کی حمایت SoftBank، Lightspeed، Coatue، اور Jeff Bezos سمیت سرمایہ کاروں نے کی۔ اس کا مقالہ یہ ہے کہ روبوٹکس میں 'GPT لمحے' کی کمی ہے کیونکہ ماڈل تنگ اور ٹوٹنے والے تھے۔ سکلڈ ایک عام روبوٹ فاؤنڈیشن ماڈل کو بہت زیادہ اور متنوع ڈیٹا پر تربیت دیتا ہے، بشمول تخروپن، انٹرنیٹ ویڈیو، اور ٹیلی آپریشن، لہذا ایک دماغ مختلف مجسموں، کواڈروپڈز، ہیومنائڈز، اور بازوؤں کو کنٹرول کر سکتا ہے، اور نئے کاموں اور ماحول کے مطابق ڈھال سکتا ہے۔ کمپنی روبوٹس کی آنے والی لہر کے لیے سکلڈ برین کو مجسم-اجناسٹک مڈل ویئر کے طور پر پوزیشن میں رکھتے ہوئے مضبوطی، غیر دیکھے ہوئے منظرناموں کو عام کرنے، اور ابھرتی ہوئی صلاحیتوں پر زور دیتی ہے۔

تکنیکی بصیرت

سکلڈ کا نقطہ نظر عامیت حاصل کرنے کے لیے تربیتی ڈیٹا کے پیمانے اور تنوع پر مرکوز ہے۔ بہت سے روبوٹ مجسموں کو تربیت دے کر اور اصلی اور ویب ویڈیو کے ساتھ ساتھ بڑے پیمانے پر نقلی استعمال کرتے ہوئے، ماڈل سینسری موٹر کی مہارتیں سیکھتا ہے جو ایک مشین میں زیادہ فٹ ہونے کے بجائے منتقل ہوتا ہے۔ شرط بڑے لینگویج ماڈلز کی عکس بندی کرتی ہے: مزید ڈیٹا اور پیرامیٹرز ابھرتی ہوئی مضبوطی پیدا کرتے ہیں، ایک ہی پالیسی کو نئی چیزوں، خطوں اور خلل کو سنبھالنے دیتے ہیں، اور دھکیلنے والی ٹانگ یا پھسلنے والی گرفت جیسی ناکامیوں سے باز آتے ہیں۔

سکلڈ AI روبوٹ فاؤنڈیشن ماڈلز میں مہارت حاصل کرنا

Skild AI ایک روبوٹکس اسٹارٹ اپ ہے جو کارنیگی میلن سے نکلا ہے جو روبوٹس کے لیے ایک واحد، عمومی مقصد کا 'فاؤنڈیشن ماڈل' دماغ بنا رہا ہے، جسے Skild Brain کہتے ہیں۔ یہ اہمیت رکھتا ہے کیونکہ اس کا مقصد ہر مشین کے لیے ایک نئے ماڈل کو تربیت دینے کے بجائے، بہت سے مختلف روبوٹ اداروں اور کاموں میں ایک مشترکہ AI کام کرنا ہے۔ Skild AI روبوٹ فاؤنڈیشن ماڈلز کو حکمت عملی، ماڈل تک رسائی، پلیٹ فارم کے فیصلوں، اور ایکو سسٹم پارٹنرشپ کے تناظر میں سب سے بہتر سمجھا جاتا ہے۔ گہری تفہیم پیدا کرنے کے لیے، Skild AI روبوٹ فاؤنڈیشن ماڈلز کو ایک آپریٹنگ ماڈل کے طور پر سمجھیں، نہ کہ ایک خصوصیت: مطلوبہ نتائج کی وضاحت کریں، مفروضوں کو واضح کریں، اور اس سے الگ کریں کہ سسٹم قابل اعتماد طریقے سے کیا کر سکتا ہے جس کے لیے ابھی بھی ماہرانہ فیصلے کی ضرورت ہے۔

عملی طور پر، Skild AI روبوٹ فاؤنڈیشن ماڈلز استعمال کرنے والی مضبوط ٹیمیں ارتکاب کرنے سے پہلے وینڈر کی حکمت عملی، روڈ میپ کی وشوسنییتا، اور لاک ان رسک کا جائزہ لیتی ہیں۔ وہ واضح کامیابی کے معیار کی دستاویز کرتے ہیں، حقیقت پسندانہ ڈیٹا اور ورک فلو کے خلاف جانچ کرتے ہیں، اور ایک بار کی بینچ مارک جیت کے بجائے مشاہدہ شدہ ناکامی کے نمونوں کی بنیاد پر اعادہ کرتے ہیں۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں نظریاتی تفہیم مصنوعات، پالیسی اور آپریشنز میں پائیدار صلاحیت میں بدل جاتی ہے۔

وینڈر روڈ میپس اس بات پر اثر انداز ہوتے ہیں کہ آپ کی ٹیم آگے کیا خصوصیات بنا سکتی ہے۔ ایک ہی وقت میں، لانچ کے اعلانات حقیقی پروڈکشن ورک فلو میں استحکام کو پیچھے چھوڑ سکتے ہیں۔ سب سے زیادہ لچکدار طریقہ یہ ہے کہ تجرباتی رفتار کو حکمرانی کے نظم و ضبط کے ساتھ ملایا جائے: پائلٹ چلائیں، شواہد حاصل کریں، فیصلے کے نوشتہ جات شائع کریں، اور ماڈل رویے، صارف کی توقعات، اور ریگولیٹری تقاضوں کے ارتقا کے ساتھ ساتھ حفاظتی اقدامات کو مسلسل اپ ڈیٹ کریں۔

اسٹریٹجک اثر

وینڈر روڈ میپس اس بات پر اثر انداز ہوتے ہیں کہ آپ کی ٹیم آگے کیا خصوصیات بنا سکتی ہے۔

وینڈر روڈ میپس اس بات پر اثر انداز ہوتے ہیں کہ آپ کی ٹیم آگے کیا خصوصیات بنا سکتی ہے۔ اعلیٰ معیار کی تعیناتیوں میں، اس کا ترجمہ قابل پیمائش آپریٹنگ قواعد، ملکیت کی حدود، اور بار بار نظرثانی کی رسومات میں کیا جاتا ہے تاکہ ٹیمیں ابہام کو بڑھانے کے بجائے اعتماد کو بڑھا سکیں۔

تجارتی شرائط اور تعیناتی کے اختیارات طویل مدتی لاگت اور خطرے کو متاثر کرتے ہیں۔

تجارتی شرائط اور تعیناتی کے اختیارات طویل مدتی لاگت اور خطرے کو متاثر کرتے ہیں۔ اعلیٰ معیار کی تعیناتیوں میں، اس کا ترجمہ قابل پیمائش آپریٹنگ قواعد، ملکیت کی حدود، اور بار بار نظرثانی کی رسومات میں کیا جاتا ہے تاکہ ٹیمیں ابہام کو بڑھانے کے بجائے اعتماد کو بڑھا سکیں۔

کمپنی کی ترغیبات پروڈکٹ ڈیفالٹس، حفاظتی کرنسی، اور کھلے پن کو شکل دیتی ہیں۔

کمپنی کی ترغیبات پروڈکٹ ڈیفالٹس، حفاظتی کرنسی، اور کھلے پن کو شکل دیتی ہیں۔ اعلیٰ معیار کی تعیناتیوں میں، اس کا ترجمہ قابل پیمائش آپریٹنگ قواعد، ملکیت کی حدود، اور بار بار نظرثانی کی رسومات میں کیا جاتا ہے تاکہ ٹیمیں ابہام کو بڑھانے کے بجائے اعتماد کو بڑھا سکیں۔

سکلڈ AI روبوٹ فاؤنڈیشن ماڈلز کا مستقبل

سکلڈ کا مقصد کراس پلیٹ فارم 'دماغ' بننا ہے جسے روبوٹ بنانے والے لائسنس دیتے ہیں، جس طرح آپریٹنگ سسٹمز پی سی سے سافٹ ویئر کو ڈیکپل کرتے ہوئے ہارڈ ویئر سے AI کو ڈیکپل کرتے ہیں۔ ہیومنائڈز، کواڈروپڈز، اور ہیرا پھیری پر پھیلے ہوئے ڈیمو کی توقع کریں، نیز ہارڈ ویئر فرموں کے ساتھ شراکت داری۔ کامیابی کا انحصار اس بات پر ہے کہ آیا ایک ماڈل قابل اعتماد طور پر گندے حقیقی ماحول کو عام کر سکتا ہے اور کافی اعلیٰ معیار کے مجسم ڈیٹا کو اکٹھا کر سکتا ہے۔ فزیکل انٹیلی جنس، فگر، اور نیوڈیا سے مقابلہ ایک حقیقی روبوٹکس فاؤنڈیشن ماڈل کی دوڑ کو تیز کرے گا۔

حقیقی دنیا کا نفاذ

ایک گودام بازو اور ایک گشتی چوکور ایک ہی سکلڈ برین چلاتے ہیں، الگ الگ بیسپوک سافٹ ویئر کے بجائے سیکھی ہوئی مہارتوں کو بانٹتے ہیں۔

بڑے پیمانے پر نقلی تربیت یافتہ روبوٹ اپنی چلنے اور پکڑنے کی مہارت کو غیر مانوس خطوں پر ایک حقیقی مشین میں منتقل کرتا ہے۔

ایک ہیومنائڈ ہلانے کے بعد اپنا توازن بحال کرتا ہے، جسمانی خلل کے لیے ماڈل کی مضبوطی کا مظاہرہ کرتا ہے۔

ایک ہارڈویئر اسٹارٹ اپ اسکلڈ کے فاؤنڈیشن ماڈل کو شروع سے اپنا کنٹرول اسٹیک بنانے کے بجائے AI 'دماغ' کے طور پر لائسنس دیتا ہے۔

نفاذ کے پیٹرنز

Skild AI روبوٹ فاؤنڈیشن کے ماڈل عملی طور پر

ایک گودام بازو اور ایک گشتی چوکور ایک ہی سکلڈ برین چلاتے ہیں، الگ الگ بیسپوک سافٹ ویئر کے بجائے سیکھی ہوئی مہارتوں کو بانٹتے ہیں۔

ایک گودام بازو اور ایک گشتی quadruped ایک ہی سکلڈ برین چلاتے ہیں، الگ الگ بیسپوک سافٹ ویئر کے بجائے سیکھی ہوئی مہارتوں کو بانٹتے ہیں، ٹیمیں عام طور پر اس وقت بہتر نتائج حاصل کرتی ہیں جب وہ کوالٹی تھریش ہولڈ کو سامنے رکھتے ہیں، کنارے کے معاملات کے لیے انسانی ترقی کا راستہ رکھتے ہیں، اور وقت کے ساتھ ساتھ پیداواری فوائد اور غلطی کے اخراجات دونوں کو ٹریک کرتے ہیں۔

Skild AI روبوٹ فاؤنڈیشن کے ماڈل عملی طور پر

بڑے پیمانے پر نقلی تربیت یافتہ روبوٹ اپنی چلنے اور پکڑنے کی مہارت کو غیر مانوس خطوں پر ایک حقیقی مشین میں منتقل کرتا ہے۔

بڑے پیمانے پر نقلی تربیت یافتہ روبوٹ اپنی چلنے اور گرفت کی مہارت کو غیر مانوس خطوں پر ایک حقیقی مشین میں منتقل کرتا ہے ٹیمیں عام طور پر اس وقت بہتر نتائج حاصل کرتی ہیں جب وہ سامنے کے معیار کی حد کی وضاحت کرتی ہے، کنارے کے معاملات کے لیے انسانی ترقی کا راستہ رکھتی ہے، اور وقت کے ساتھ ساتھ پیداواری فوائد اور غلطی کے اخراجات دونوں کو ٹریک کرتی ہے۔

Skild AI روبوٹ فاؤنڈیشن کے ماڈل عملی طور پر

ایک ہیومنائڈ ہلانے کے بعد اپنا توازن بحال کرتا ہے، جسمانی خلل کے لیے ماڈل کی مضبوطی کا مظاہرہ کرتا ہے۔

ایک ہیومنائڈ ہلانے کے بعد اپنا توازن بحال کرتا ہے، جسمانی خلل کے لیے ماڈل کی مضبوطی کا مظاہرہ کرتے ہوئے ٹیمیں عام طور پر اس وقت بہتر نتائج حاصل کرتی ہیں جب وہ سامنے کے معیار کی حد کو متعین کرتی ہیں، کنارے کے معاملات کے لیے انسانی اضافے کا راستہ رکھتی ہیں، اور وقت کے ساتھ ساتھ پیداواری فوائد اور غلطی کے اخراجات دونوں کو ٹریک کرتی ہیں۔

Skild AI روبوٹ فاؤنڈیشن کے ماڈل عملی طور پر

ایک ہارڈویئر اسٹارٹ اپ اسکلڈ کے فاؤنڈیشن ماڈل کو شروع سے اپنا کنٹرول اسٹیک بنانے کے بجائے AI 'دماغ' کے طور پر لائسنس دیتا ہے۔

ایک ہارڈویئر اسٹارٹ اپ Skild کے فاؤنڈیشن ماڈل کو شروع سے اپنا کنٹرول اسٹیک بنانے کے بجائے AI 'دماغ' کے طور پر لائسنس دیتا ہے ٹیمیں عام طور پر اس وقت بہتر نتائج حاصل کرتی ہیں جب وہ کوالٹی تھریش ہولڈ کو سامنے رکھتے ہیں، کنارے کے معاملات کے لیے انسانی ترقی کا راستہ رکھتے ہیں، اور وقت کے ساتھ ساتھ پیداواری فوائد اور غلطی کے اخراجات دونوں کو ٹریک کرتے ہیں۔

خطرات اور گارڈریلز

!

لانچ کے اعلانات حقیقی پروڈکشن ورک فلو میں استحکام کو آگے بڑھا سکتے ہیں۔

!

API کی قیمتوں کا تعین یا پالیسی میں تبدیلی راتوں رات مفروضوں کو توڑ سکتی ہے۔

!

سنگل وینڈر پر انحصار لاک ان اور ہجرت کے اخراجات کو بڑھاتا ہے۔

نفاذ کا روڈ میپ

1

اپنے کاموں اور ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے فراہم کنندگان کا اندازہ لگائیں۔

اپنے کاموں اور ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے فراہم کنندگان کا اندازہ لگائیں۔ ہر قدم کو ثبوت کے دروازے کے طور پر دیکھیں: اگر معیار پر پورا نہیں اترتے ہیں، تو رول آؤٹ کو روک دیں، خلا کو بند کریں، اور تب ہی استعمال کو بڑھا دیں۔

2

انضمام سے پہلے رازداری، سیکورٹی اور قانونی شرائط کا جائزہ لیں۔

انضمام سے پہلے رازداری، سیکورٹی اور قانونی شرائط کا جائزہ لیں۔ ہر قدم کو ثبوت کے دروازے کے طور پر دیکھیں: اگر معیار پر پورا نہیں اترتے ہیں، تو رول آؤٹ کو روک دیں، خلا کو بند کریں، اور تب ہی استعمال کو بڑھا دیں۔

3

ماڈلز یا وینڈرز میں فال بیک پلان کو برقرار رکھیں۔

ماڈلز یا وینڈرز میں فال بیک پلان کو برقرار رکھیں۔ ہر قدم کو ثبوت کے دروازے کے طور پر دیکھیں: اگر معیار پر پورا نہیں اترتے ہیں، تو رول آؤٹ کو روک دیں، خلا کو بند کریں، اور تب ہی استعمال کو بڑھا دیں۔

4

رہائی کے نوٹس کی نگرانی کریں تاکہ روڈ میپ میں تبدیلیاں ٹیموں کو حیران نہ کریں۔

رہائی کے نوٹس کی نگرانی کریں تاکہ روڈ میپ میں تبدیلیاں ٹیموں کو حیران نہ کریں۔ ہر قدم کو ثبوت کے دروازے کے طور پر دیکھیں: اگر معیار پر پورا نہیں اترتے ہیں، تو رول آؤٹ کو روک دیں، خلا کو بند کریں، اور تب ہی استعمال کو بڑھا دیں۔

دریافت کرتے رہیں