概述
Covariant 是一家機器人人工智慧公司，為機器人建造大型“基礎模型”，讓機械手臂能夠看到、推理並拾取它們以前從未遇到過的物體。這很重要，因為它將廣泛預先訓練的語言模型配方帶到了倉庫中的物理操作。
協變機器人基礎模型最好在策略、模型存取、平台決策和生態系統合作夥伴關係的背景下理解。
深入探討
Covariant 由加州大學柏克萊分校的 Pieter Abbeel、Peter Chen 和 Rocky Duan 等人工智慧研究人員和 OpenAI 根源於 2017 年創立，該公司開發了 Covariant Brain，這是一款為倉庫揀選和分揀機器人手臂提供動力的人工智慧軟體。其傑出產品 RFM-1（機器人基礎模型 1）於 2024 年推出，接受了大量現實世界揀選資料以及文字和圖像的訓練，因此機器人可以處理雜亂的陌生物品箱，甚至回應自然語言指令。該系統不是對每個項目進行編程，而是根據經驗進行概括，就像大型語言模型在文本中進行概括一樣。 2024 年，Covariant 團隊的大部分成員（包括其創始人）透過許可和人才協議被亞馬遜聘用，這標誌著戰略機器人基礎模型的發展。
技術洞察
RFM-1 是一種多模態轉換器，接受文字、圖像、影片、機器人感測器讀數和運動動作的訓練，將它們視為一個序列中的標記。透過預測這些模式中的下一個標記，它可以學習物理因果關係，因此可以在行動之前用語言和推理來提示它抓取將做什麼。這使得單一模型可以控制不同的機器人並掌握新的物體，而無需針對每個項目進行工程設計，這反映了廣泛的預訓練如何產生通用語言能力。
掌握協變機器人基礎模型
Covariant 是一家機器人人工智慧公司，為機器人建造大型“基礎模型”，讓機械手臂能夠看到、推理並拾取它們以前從未遇到過的物體。這很重要，因為它將廣泛預先訓練的語言模型配方帶到了倉庫中的物理操作。協變機器人基礎模型最好在策略、模型存取、平台決策和生態系統合作夥伴關係的背景下理解。為了建立深入的理解，請將協變機器人基礎模型視為一種操作模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地完成的任務與仍需要專家判斷的任務分開。
在實踐中，使用協變機器人基礎模型的強大團隊在提交之前會評估供應商策略、路線圖可靠性和鎖定風險。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。同時，發佈公告可能會超過實際生產工作流程的穩定性。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。
供應商路線圖會影響您的團隊接下來可以建立的功能。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。
商業條款和部署選項會影響長期成本和風險。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。
公司激勵措施塑造了產品預設、安全態勢和開放性。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
從雜亂的倉庫箱中挑選各種前所未見的物品用於電子商務訂單
在物流感應線上按目的地對包裹進行分類，無需按項目進行編程
使用自然語言提示告訴機器手臂要抓住什麼或如何處理物品
透過 Covariant Brain 軟體平台為第三方倉庫機器人提供動力
實施模式
協變機器人基礎模型的實踐
從雜亂的倉庫箱中挑選各種前所未見的物品來處理電子商務訂單。
從雜亂的倉庫箱中挑選各種前所未見的物品來處理電子商務訂單當團隊預先定義質量閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並跟踪一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
協變機器人基礎模型的實踐
在物流感應線上依目的地將包裹分類，無需依項目進行程式設計。
在物流感應線上按目的地對包裹進行分類，無需針對每件物品進行編程 當團隊預先定義質量閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並跟踪一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
協變機器人基礎模型的實踐
使用自然語言提示告訴機器手臂要抓住什麼或如何處理物品。
使用自然語言提示告訴機器人手臂要抓住什麼或如何處理物品當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
協變機器人基礎模型的實踐
透過 Covariant Brain 軟體平台為第三方倉庫機器人提供動力。
透過 Covariant Brain 軟體平台為第三方倉庫機器人提供支援 當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
發佈公告可能會超過實際生產工作流程的穩定性。
API 定價或政策轉變可能會在一夜之間打破假設。
單一供應商依賴性增加了鎖定和遷移成本。
實施路線圖
使用您自己的任務和資料集評估提供者。
使用您自己的任務和資料集評估提供者。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。
在整合之前查看隱私、安全和法律條款。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
維護跨模型或供應商的後備計劃。
維護跨模型或供應商的後備計劃。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。
監控發行說明，以便路線圖的變更不會讓團隊感到意外。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。