Lu xew
MarkTechPost dafa wax ni Generalist AI genne na GEN-1.5, muy xeetu robo bu bari anam yuy jëfandikoo 3 ba 12 sikon ngir wane sensorimotor ci biir benn palanteer bu 30 sikon ngir def benn liggéey bu yaram. Rapport bi dafa wax ni xeetu liggéey bi amna 59% ci 10 liggéey yuñ def te kenn deful dara, mu yegg ba 83% ginaaw 10 jéego yu gradient ci juróomi simili ci done liggéey. Li ñu wax amul benn firnde ci balluwaay biñ joxe.
MarkTechPost dafa xamle ni GEN-1.5 bu Generalist AI dafay nangu wideo, kaptër, làkk, ak dugal yi, di tëye palanteer bu 30 sikon, ba noppi di génne ay jëf ci 100 Hz. Mekanism bu mag bi, bi liggéeyukaay bi di woowe "prompting physique", dafay dugal misaalu sensorimotor bu gàtt ci muy tekki. Ci misaal mën na nekk kamera ak dexu kaptër ci wetu trajectoire jëf biñ wane. Sunu sukkandikoo ci MarkTechPost, model bi dafay jël liggéey biñ bëgga def ci wane bi, ba noppi jëfandikoo te du am benn njàngale ci làkk wi, yeesal gradient bi, jéego bu gëna jubal, wala prograamu liggéey bi. Rapport bi dafa wax ni ñu ngi doon tàggat model bi lu ëppu jiroom ñetti weer ci ay done yuñ jëlee ci kër yi, deppoo yi ak usine yi.
MarkTechPost dafa xamle ni limu jël ci 59%, ak benn deviation standard bu 10 poñ ci teemeer boo jél, ci 10 liggéey yu bari yu ñuy jaay xel, su model bi ñu tàggatee jotee benn yoon. Artikle bi dafa wax ni 10 jéego gradient yu jëfandikoo juróomi simili ci done ngir liggéey bu nekk yokk na njariñ li ci 83%, ak benn deviation standard bu 9 poñ ci teemeer boo jél. Dafay wane itam ni benn jéego gradient bu jëfandikoo benn simili ci done yegg na 66.5% ci liggéey buñ tëye. Artikle bi dafay màndargaal njariñ yooyu ni xeetu tàggat yaram bu néew ay done, ba noppi wax ni coppite yiñ am ci diisaay bi ginaaw 10 jéego ñu ngi nekkoon ci suufu 0.15%. Source biñ joxe du joxe limu liggéey yi, misaali lim yi, leeral yi ci hardware bi, joxe leeral ci baseline, wala protocolu jàngat bu mat sëkk bi war ngir jàngat nimero yooyu seen bopp.
Rapport bi dafay fësal yenn jeffin yu MarkTechPost joxe ci jàngat Generalist AI. Ñaari laaj yuñ enregistre ci seen bopp mën nañu leen boole ci benn jeffin juy wéy, ak xeetu defar ay yëngu yuy jàppale lu melni repositioning, regrasping, ak recuperation erreur. Dañu wax ni dañu enregistre benn xeetu simulation ci benn robot dëgg doonte done yiñ njëkka tàggat amul benn wideo wala dynamique buñ simulé. Muy nettali itam ni nit ñi dañuy wane ni ñuy jëfandikoo loxoom, di xool kamera yi ci robot bi, ba noppi ñuy jëfandikoo loxoy robot bi ngir génne ko. Ginaaw ñu defaree ko bu baax, MarkTechPost neena sistem bi mën na jëfandikoo banaan ni broos, jëfandikoo dustpan ngir toxal benn blok, dindi këyit wi muur bool, ba noppi liggéey ci ñaari loxo. Rapport bi neenana itam ni jeffin yu ñu taxawal ñoo gina yomba dagg ñi ñu defar bu baax.
Ay leeral ci cosaan: marktechpost.com ↗
Lu tax mu am solo
Rapport bi dafay fësal coppite bu am solo bu mëna am ci mëna ànd ak robot yi: wane yi mën nañu nekk ay tegtal ci biir mbir mi, duñu soxla tàggat bu xóot ci liggéey bu nekk. Sudee li ñu gis weesuna jàngat bu gàtt bi liggéeyukaay bi def, mën nañu wàññi done yi ak coono ingeñër yi ci jàngal robot yi jeffin yu bees. Firnde yi ñu ngi teela am, te liggéey yi yomb nañu, yàggul dara, te kenn mënu la wax ni amul benn sikk.
Li gëna am solo ci rapoor bi mooy dafay jàppee jàngu robot ni jafe-jafe contexte ak itam jafe-jafe yeesal poid. Adaptaasioŋ liggéey buñ miin mën na sàkku dajale ay done ak def jéego yu bari ngir gëna mëna jëfandikoo bépp doxalin bu bees. MarkTechPost dafa wax ni GEN-1.5 mën na jëfandikoo ab wane bu gàtt ci saasi, ci noonu la tàggat bu néew buy yokk ci liggéey bi bu baax. Ngir operatëri robotik yi, loolu mën na tax ñu mëna méngale sistem bu ñépp mëna jëfandikoo ngir soppi mbir yi, jëmmal yi, wala doxalin yi te duñu defar benn sàrt bu wuute ci liggéey bu nekk. Lii mingi wéy di nekk njariñu gëstu buñ xamle, te du firnde ni xeetu paj mi mën nañu ko jëfandikoo ci liggéeyukaay yi.
misaali toxal yiñ xamle dañu am solo ndax dañuy saytu lu ëpp kopie direct. MarkTechPost neena model bi defar na ay yengu-yengu yuy boole ay gis-gis yu wuute, joge ci ay gis-gis yu ñuy simuler dem ci jëfandikoo physique, ba noppi méngale ay gis-gis yu nit ak jëfi robot. Jeffin yooyu, suñu leen joxewaat, dañuy wane ni model bi jàng na régulité physique yu yaatu moo gën ñu xam benn trajectoire fixe. Waaye, balluwaay bi waxul ñaata yoon la toxal yooyu amee ndam, ñaata yoon lañu may nit ñi ñu dugg ci, wala ndax liggéeyukaay bi moo tànn demonstration yi ak environmaa yi ñuy saytu. Kon misaal yiñ joxe dañuy wane yoonu gëstu, duñu garantie buñ natt ci xalaat physique bu am njariñ.
Resultaa yi dañu wane itam wuute gi nekk ci diggante kàttan ak am. MarkTechPost dafa wax ni GEN-1.5 génne gëstu la bu ñuy doxalee ci flotu robo Generalist AI boppam ak motëru done. Neena ñu amul benn poid bu ñépp bokk, API, xëtu njëg, wala produit buy liggéeyal boppam, te ñi bëgga jëfandikoo dañu wara topp benn partenariat bu jub. Loolu dafay gàllankoor replikasioŋ bi moom boppam, ba noppi tax mbootaay yi nekk ci biti baña mëna méngale model bi ak yeneen sistem yuy jàng robot. Dafay tekki itam ni njeexte yi ci saasi ci askan wi dañuy njëkka nekk ci science ak ci pexe: liggéey bi mën na indi coppite ci ni gëstukat yi di defaree ay model robot multimodal, waaye ñi koy jàng mënu ñu natt sistem bi ci saasi wala xool njëgam, wóoram, wala li ñuy laaj ci liggéey bi.
Mekanism buy weccoo xalaat: naka lay doxee
Saytu xarala yu bees yi ci ginaaw yokkute bii ci anam wu weccoo xalaat.
Which component of an AI application is the machine-learning model itself?
Li nga wara seetaan ci topp
Laaj yi gëna am solo ñooy ndax GEN-1.5 dafay yamale liggéey yi ñu xamle, naka lay defee ci anam yu wóorul wala yu ñu xamul, ak ndax mën nañu joxe njariñ yi ci bitti flotu Generalist AI boppam ak infrastructure done. MarkTechPost dafa wax ni sistem bi amul poids publik, API, njëg, wala jëfandikoo sa bopp, kon test moom boppam ak jëfandikoo gi amul.
Li njëkk mooy validasioŋ moomel sa bopp. Rapport MarkTechPost joxeewul dàntite 10 liggéey yi, limu jéem yi ci liggéey bu nekk, kategori yu ñàkk, diggante wóolu, sistemu méngale, wala platform physique yi ñu jëfandikoo. Leeral yooyu dañu am solo ngir mëna tekki 59% ak 83% ci li ñuy wax ci moyenne yi. Evaluation yi ci topp war nañu natt mbir yu bees, leeral yu wuute ak barabu liggéey, liggéey yu gëna gudd, ak wane yu nit ñi wala robot yi bind ci biti pipeline done Generalist AI. Reproduction bi gëstukat yi moom seen bopp di def dina tax ñu xam ndax kàttan gi ñu xamle mooy moomeel bu yaatu ci model bi wala muy résultat bu sensitif ci tànneefi dajale ak jàngat yu liggéeyukaay bi.
Kaaraange ak dëgër beneen mbir la buñu baña saafara. MarkTechPost dafa wax ni model bi dafay dox ci loop bu tëju, mën na muñ yenn perturbation, defaraat njuumte yi, ak defar ay mbir, ci noonu muy gëna yomba dagg yeneen version yuñ defar bu baax. Source bi waxul tolluwaayu mbëkkante yi, àppu doole yi, taxawaayu urgent yi, gacce yi ci nit ñi, wala performance yi ci barab yu bari nit te kenn xamul lumuy jur. Laata ñu koy dugal ci kër yi, depot yi, wala usine yi, jàngat yi dina ñu soxla firnde ci liy xew sudee wane bi leerul, mbir mi réer, robot bi ñàkk topp liggéey bi, wala njuumte mën na gaañ wala yàqu-yàqu. Rapport bi joxeewul benn firnde ni GEN-1.5 dañu ko jàngat ci anam yooyu.
Gëstu bi dina am njariñ ci jëfandikoo gi ak ni ñu koy doxalee ak ni ñu koy doxalee. MarkTechPost dafa xamle ni Generalist AI gennewul ay poid, benn API, njëg, wala benn produit buy liggéeyal boppam, bàyyi sistem bi nekk ci ay lëkkaloo yu direct. Coppite yi ci kanam war nañu leer ndax gëstukat yi ci biti dina ñu am sañ-sañu jàngat, ban tënk ci doxalinu done yi ñuy jëfandikoo ci enregistrement yiy jëflante ak nit ñi, ak ndax mën nañu saytu model bi te duñu wane wideo yu am solo yu bawoo ci kër yi wala barabi liggéey yi. Dina am solo itam ñu xool ndax liñu wax ni dafa am ay done yu néew mën nañu ko jëfandikoo ci anam wu gëna yaatu ak ci liggéey yiy laaj waajal bu yàgg. Bañu tontu laaj yooyu, GEN-1.5 dañu ko wara jàppee ni siñaal gëstu bu teel, du sistem robot buñ mëna jëfandikoo.