Mô hình hiệp biến RFM-1 và nền tảng robot
RFM-1 của Covariant là mô hình nền tảng robot được huấn luyện dựa trên dữ liệu thao tác trong kho để cánh tay robot có thể suy luận và chọn các vật thể lạ bằng ngôn ngữ và thị giác.
Lặn sâu
Được thành lập vào năm 2017 bởi các nhà nghiên cứu AI bao gồm Pieter Abbeel, Peter Chen và Rocky Duan từ UC Berkeley và OpenAI, Covariant đã xây dựng Covariant Brain, phần mềm AI hỗ trợ các cánh tay robot để chọn và phân loại kho. Sản phẩm nổi bật của họ, RFM-1 (Robotics Foundation Model 1), được giới thiệu vào năm 2024, đã được đào tạo dựa trên lượng lớn dữ liệu chọn hàng trong thế giới thực cùng với văn bản và hình ảnh để rô-bốt có thể xử lý các thùng lộn xộn chứa các mặt hàng lạ và thậm chí phản hồi các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Thay vì lập trình từng mục, hệ thống khái quát hóa từ trải nghiệm giống như một mô hình ngôn ngữ lớn khái quát hóa trên văn bản. Vào năm 2024, một phần lớn nhóm Covariant, bao gồm cả những người sáng lập, đã được Amazon thuê trong một thỏa thuận cấp phép và tài năng, báo hiệu các mô hình nền tảng robot chiến lược đã trở thành như thế nào.
Hiểu biết kỹ thuật
RFM-1 là máy biến áp đa phương thức được đào tạo về văn bản, hình ảnh, video, đọc cảm biến robot và hành động của động cơ, xử lý chúng dưới dạng mã thông báo trong một chuỗi. Bằng cách dự đoán mã thông báo tiếp theo qua các phương thức này, nó tìm hiểu nguyên nhân và kết quả vật lý, do đó, nó có thể được nhắc nhở bằng ngôn ngữ và lý do về những gì nắm bắt sẽ làm trước khi hành động. Điều này cho phép một mô hình duy nhất điều khiển các robot khác nhau và nắm bắt các đối tượng mới mà không cần kỹ thuật cho từng hạng mục, phản ánh mức độ đào tạo trước rộng rãi đã tạo ra khả năng ngôn ngữ chung.
Tác động chiến lược
Chiến lược nhà cung cấp
Lộ trình của nhà cung cấp ảnh hưởng đến những tính năng mà nhóm của bạn có thể xây dựng tiếp theo.
Chi phí và ngân sách
Các điều khoản thương mại và các lựa chọn triển khai ảnh hưởng đến chi phí và rủi ro dài hạn.
Rủi ro và an toàn
Các biện pháp khuyến khích của công ty định hình các tình trạng vỡ nợ của sản phẩm, trạng thái an toàn và tính cởi mở.
Tương lai của các mô hình hiệp biến RFM-1 và nền tảng robot
Thỏa thuận năm 2024 với Amazon sẽ đưa phần lớn kiến thức chuyên môn của Covariant trở thành một trong những nhà khai thác kho hàng lớn nhất thế giới, gợi ý rằng các mô hình nền tảng robot sẽ mở rộng quy mô nhanh nhất trong các công ty có dữ liệu hoạt động rộng lớn. Mong đợi sự kết hợp chặt chẽ hơn giữa ngôn ngữ, tầm nhìn và hành động, nhiều robot hơn chấp nhận hướng dẫn bằng tiếng Anh đơn giản và cạnh tranh với các mô hình VLA từ Hình ảnh, Trí tuệ vật lý và Google. Câu hỏi mở là liệu các mô hình robot tổng quát có trở thành lớp cơ sở hạ tầng dùng chung hay duy trì lợi thế độc quyền.
Triển khai trong thế giới thực
Chọn các mặt hàng đa dạng, chưa từng thấy từ các thùng kho lộn xộn cho các đơn đặt hàng thương mại điện tử
Phân loại bưu kiện theo điểm đến trên các dây chuyền cảm ứng hậu cần mà không cần lập trình cho từng mặt hàng
Sử dụng lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên để cho cánh tay robot biết cần nắm những gì hoặc cách xử lý một vật phẩm
Cung cấp năng lượng cho robot kho của bên thứ ba thông qua nền tảng phần mềm Covariant Brain
Rủi ro & lan can
Thông báo ra mắt có thể vượt xa sự ổn định trong quy trình sản xuất thực tế.
Việc định giá API hoặc thay đổi chính sách có thể phá vỡ các giả định chỉ sau một đêm.
Sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp làm tăng chi phí khóa và di chuyển.
Lộ trình thực hiện
Đánh giá các nhà cung cấp bằng cách sử dụng các nhiệm vụ và bộ dữ liệu của riêng bạn.
Xem lại các điều khoản về quyền riêng tư, bảo mật và pháp lý trước khi tích hợp.
Duy trì kế hoạch dự phòng giữa các mô hình hoặc nhà cung cấp.
Theo dõi ghi chú phát hành để những thay đổi về lộ trình không gây ngạc nhiên cho các nhóm.
Tiếp tục khám phá
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
Hướng dẫn tiếp theo
Mô hình Liquid AI và Liquid Foundation
Câu hỏi thường gặp
What is Covariant RFM-1 and Robotic Foundation Models?
RFM-1 của Covariant là mô hình nền tảng robot được huấn luyện dựa trên dữ liệu thao tác trong kho để cánh tay robot có thể suy luận và chọn các vật thể lạ bằng ngôn ngữ và thị giác.
Mô hình nền tảng Covariant được giới thiệu vào năm 2024 có tên là gì?
Covariant đã giới thiệu RFM-1, Mô hình Tổ chức Robotics 1, được đào tạo về dữ liệu robot cùng với văn bản và hình ảnh.
Công ty lớn nào đã thuê nhiều nhân viên của Covariant và cấp phép công nghệ của họ vào năm 2024?
Amazon đã thuê những người sáng lập Covariant và một phần lớn đội ngũ của mình theo thỏa thuận cấp phép và tài năng năm 2024.
Ý tưởng cốt lõi nào RFM-1 mượn từ các mô hình ngôn ngữ lớn?
RFM-1 xử lý văn bản, hình ảnh, thông tin đọc từ cảm biến và hành động dưới dạng mã thông báo và dự đoán dữ liệu tiếp theo, học cách khái quát hóa như LLM.
Khả năng nào giúp phân biệt rõ nhất mô hình nền tảng robot với robot nhà kho truyền thống?
Ưu điểm chính là tính khái quát hóa: chọn những đồ vật mới, chưa nhìn thấy từ những thùng lộn xộn thay vì cần lập trình sẵn từng món đồ.
Ai là một trong những người sáng lập đáng chú ý của Covariant?
Covariant được đồng sáng lập bởi các nhà nghiên cứu AI bao gồm Pieter Abbeel, Peter Chen và Rocky Duan, có nguồn gốc từ UC Berkeley và OpenAI.