概述
Covariant 是一家机器人人工智能公司，为机器人构建大型“基础模型”，让机械臂能够看到、推理并拾取它们以前从未遇到过的物体。这很重要，因为它将广泛预训练的语言模型配方带到了仓库中的物理操作中。
协变机器人基础模型最好在战略、模型访问、平台决策和生态系统合作伙伴关系的背景下理解。
深入探讨
Covariant 由加州大学伯克利分校的 Pieter Abbeel、Peter Chen 和 Rocky Duan 等人工智能研究人员和 OpenAI 根源于 2017 年创立，该公司开发了 Covariant Brain，这是一款为仓库拣选和分拣机器人手臂提供动力的人工智能软件。其杰出产品 RFM-1（机器人基础模型 1）于 2024 年推出，接受了大量现实世界拣选数据以及文本和图像的训练，因此机器人可以处理杂乱的陌生物品箱，甚至响应自然语言指令。该系统不是对每个项目进行编程，而是根据经验进行概括，就像大型语言模型在文本中进行概括一样。 2024 年，Covariant 团队的大部分成员（包括其创始人）通过许可和人才协议被亚马逊聘用，这标志着战略机器人基础模型的发展。
技术洞察
RFM-1 是一种多模态转换器，接受文本、图像、视频、机器人传感器读数和运动动作的训练，将它们视为一个序列中的标记。通过预测这些模式中的下一个标记，它可以学习物理因果关系，因此可以在行动之前用语言和推理来提示它抓取将做什么。这使得单个模型可以控制不同的机器人并掌握新的物体，而无需针对每个项目进行工程设计，这反映了广泛的预训练如何产生通用语言能力。
掌握协变机器人基础模型
Covariant 是一家机器人人工智能公司，为机器人构建大型“基础模型”，让机械臂能够看到、推理并拾取它们以前从未遇到过的物体。这很重要，因为它将广泛预训练的语言模型配方带到了仓库中的物理操作中。协变机器人基础模型最好在战略、模型访问、平台决策和生态系统合作伙伴关系的背景下理解。为了建立深入的理解，请将协变机器人基础模型视为一种操作模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在实践中，使用协变机器人基础模型的强大团队在提交之前会评估供应商策略、路线图可靠性和锁定风险。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。与此同时，发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。
供应商路线图会影响您的团队接下来可以构建的功能。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。
商业条款和部署选项会影响长期成本和风险。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。
公司激励措施塑造了产品默认、安全态势和开放性。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
从杂乱的仓库箱中挑选各种前所未见的物品用于电子商务订单
在物流感应线上按目的地对包裹进行分类，无需按项目进行编程
使用自然语言提示告诉机器人手臂要抓住什么或如何处理物品
通过 Covariant Brain 软件平台为第三方仓库机器人提供动力
实施模式
协变机器人基础模型的实践
从杂乱的仓库箱中挑选各种前所未见的物品来处理电子商务订单。
从杂乱的仓库箱中挑选各种前所未见的物品来处理电子商务订单当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
协变机器人基础模型的实践
在物流感应线上按目的地对包裹进行分类，无需按项目进行编程。
在物流感应线上按目的地对包裹进行分类，无需针对每件物品进行编程 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
协变机器人基础模型的实践
使用自然语言提示告诉机器人手臂要抓住什么或如何处理物品。
使用自然语言提示告诉机器人手臂要抓住什么或如何处理物品当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
协变机器人基础模型的实践
通过 Covariant Brain 软件平台为第三方仓库机器人提供动力。
通过 Covariant Brain 软件平台为第三方仓库机器人提供支持 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
发布公告可能会超过实际生产工作流程的稳定性。
API 定价或政策转变可能会在一夜之间打破假设。
单一供应商依赖性增加了锁定和迁移成本。
实施路线图
使用您自己的任务和数据集评估提供商。
使用您自己的任务和数据集评估提供商。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。
在集成之前查看隐私、安全和法律条款。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
维护跨模型或供应商的后备计划。
维护跨模型或供应商的后备计划。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。
监控发行说明，以便路线图的更改不会让团队感到意外。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。