Bạn cần nhiều dữ liệu chất lượng cao để hoạt động, ngoại trừ việc bạn không thể chỉ thu thập dữ liệu robot từ internet vì nó cần kinh nghiệm và biến số trong thế giới thực.
Không có "Internet của các hành động robot."
Rất nhiều đội đang làm việc và ném tiền vào những người máy vì họ là ngành công nghiệp rõ ràng trị giá hàng chục triệu triệu đô la do cách mà họ sẽ biến đổi lực lượng lao động ( hiệu quả hơn mức lương trung bình của người Ấn Độ là 50k USD mỗi người ).
Nhưng cuộc đua lớn nhất, giống như AI là:
1. Lấy dữ liệu chất lượng 2. Nhiệm vụ đào tạo
Các mô hình nền tảng giống như LLM trong AI, nhưng thay vì tạo ra văn bản, chúng tạo ra các hành động cho robot.
Có một vài cách tiếp cận khác nhau mà các đội đang áp dụng với việc đào tạo nhiệm vụ, một số sử dụng các tập dữ liệu nhỏ có độ chính xác cao với việc gán nhãn như Hình và những người khác thì theo cách phun và cầu nguyện với các mô hình lớn.
Mục tiêu là cung cấp cho robot một kiến thức chung rộng rãi, được đào tạo trước và khả năng tổng quát qua các nhiệm vụ và môi trường.
Thay vì lập trình một con robot cho mỗi nhiệm vụ, bạn đào tạo một mô hình khổng lồ trên dữ liệu đa dạng (video của con người, mô phỏng, trình diễn robot thực tế, hình ảnh với mô tả văn bản về các nhiệm vụ v.v.), và mô hình học được sự hiểu biết toàn diện về thế giới vật lý.
Bạn có thể sau đó yêu cầu robot thực hiện một điều gì đó ( thông qua một lệnh hoặc ví dụ ), và "kiến thức" của mô hình cơ sở sẽ hoạt động để xử lý, giống như cách bạn có thể hỏi ChatGPT bất cứ điều gì.
Vì vậy, sự ngắt kết nối lớn đối với nhiều công ty này sẽ nằm ở lĩnh vực đào tạo nhiệm vụ, họ hiện đang tập trung sâu vào khía cạnh dữ liệu (mô phỏng thế giới, dữ liệu tổng hợp, quỹ đạo robot, video con người, v.v.) vì họ cần nó để tương tác hoàn hảo với thế giới thực nhưng không có nhiều phát triển với những gì robot/nhân bản có thể thực sự làm.
Nvidia đang dẫn đầu một trong những mô hình nền tảng chính (Issac GR00T) mà họ đã hoàn toàn mã nguồn mở. Họ đã có các đội ngũ bên thứ ba xây dựng dựa trên điều này và cải thiện đáng kể hiệu quả (về cơ bản đã tạo ra một chương trình cho người máy dọn dẹp một căn phòng với những thay đổi tối thiểu đối với dữ liệu mô hình nền tảng ).
Vì vậy, sự chồng chéo lớn giữa crypto x ai x robotics sẽ chủ yếu nằm trong lĩnh vực đào tạo nhiệm vụ ( như một Cửa hàng Ứng dụng Robotics ) vì các mô hình nền tảng hàng đầu đã bắt đầu mã nguồn mở và có lẽ sẽ có nhiều mô hình khuyến khích lớn cho các nhà phát triển độc lập đóng góp và xây dựng các chương trình/nhiệm vụ thú vị cho người máy.
Cuối năm nay/đầu năm sau sẽ có nhiều tiến triển và phát triển chính thống, nơi tôi nghĩ rằng robot sẽ có khoảnh khắc "chatgpt" của mình (Elon đang tích cực quảng bá các mô hình nhân tạo mới của mình, video lan truyền về các nhân tạo thực hiện các nhiệm vụ trong thế giới thực, tiền đầu tư chảy vào, lực lượng lao động bị sa thải, v.v. ).
Tôi có thể hứa với bạn rằng tôi không sai về ý tưởng này, cảm giác giống hệt như AI vào năm 2023. Vấn đề là khi nào, chứ không phải là nếu.
Đừng bỏ qua một trong những tiến bộ công nghệ sáng tạo nhất xảy ra trong cuộc đời chúng ta và đừng bỏ qua $CODEC, đây là trò chơi duy nhất có sẵn nằm ở giao điểm của xu hướng này.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Công nghệ robot hoạt động khá giống với AI.
Bạn cần nhiều dữ liệu chất lượng cao để hoạt động, ngoại trừ việc bạn không thể chỉ thu thập dữ liệu robot từ internet vì nó cần kinh nghiệm và biến số trong thế giới thực.
Không có "Internet của các hành động robot."
Rất nhiều đội đang làm việc và ném tiền vào những người máy vì họ là ngành công nghiệp rõ ràng trị giá hàng chục triệu triệu đô la do cách mà họ sẽ biến đổi lực lượng lao động ( hiệu quả hơn mức lương trung bình của người Ấn Độ là 50k USD mỗi người ).
Nhưng cuộc đua lớn nhất, giống như AI là:
1. Lấy dữ liệu chất lượng
2. Nhiệm vụ đào tạo
Các mô hình nền tảng giống như LLM trong AI, nhưng thay vì tạo ra văn bản, chúng tạo ra các hành động cho robot.
Có một vài cách tiếp cận khác nhau mà các đội đang áp dụng với việc đào tạo nhiệm vụ, một số sử dụng các tập dữ liệu nhỏ có độ chính xác cao với việc gán nhãn như Hình và những người khác thì theo cách phun và cầu nguyện với các mô hình lớn.
Mục tiêu là cung cấp cho robot một kiến thức chung rộng rãi, được đào tạo trước và khả năng tổng quát qua các nhiệm vụ và môi trường.
Thay vì lập trình một con robot cho mỗi nhiệm vụ, bạn đào tạo một mô hình khổng lồ trên dữ liệu đa dạng (video của con người, mô phỏng, trình diễn robot thực tế, hình ảnh với mô tả văn bản về các nhiệm vụ v.v.), và mô hình học được sự hiểu biết toàn diện về thế giới vật lý.
Bạn có thể sau đó yêu cầu robot thực hiện một điều gì đó ( thông qua một lệnh hoặc ví dụ ), và "kiến thức" của mô hình cơ sở sẽ hoạt động để xử lý, giống như cách bạn có thể hỏi ChatGPT bất cứ điều gì.
Vì vậy, sự ngắt kết nối lớn đối với nhiều công ty này sẽ nằm ở lĩnh vực đào tạo nhiệm vụ, họ hiện đang tập trung sâu vào khía cạnh dữ liệu (mô phỏng thế giới, dữ liệu tổng hợp, quỹ đạo robot, video con người, v.v.) vì họ cần nó để tương tác hoàn hảo với thế giới thực nhưng không có nhiều phát triển với những gì robot/nhân bản có thể thực sự làm.
Nvidia đang dẫn đầu một trong những mô hình nền tảng chính (Issac GR00T) mà họ đã hoàn toàn mã nguồn mở. Họ đã có các đội ngũ bên thứ ba xây dựng dựa trên điều này và cải thiện đáng kể hiệu quả (về cơ bản đã tạo ra một chương trình cho người máy dọn dẹp một căn phòng với những thay đổi tối thiểu đối với dữ liệu mô hình nền tảng ).
Vì vậy, sự chồng chéo lớn giữa crypto x ai x robotics sẽ chủ yếu nằm trong lĩnh vực đào tạo nhiệm vụ ( như một Cửa hàng Ứng dụng Robotics ) vì các mô hình nền tảng hàng đầu đã bắt đầu mã nguồn mở và có lẽ sẽ có nhiều mô hình khuyến khích lớn cho các nhà phát triển độc lập đóng góp và xây dựng các chương trình/nhiệm vụ thú vị cho người máy.
Cuối năm nay/đầu năm sau sẽ có nhiều tiến triển và phát triển chính thống, nơi tôi nghĩ rằng robot sẽ có khoảnh khắc "chatgpt" của mình (Elon đang tích cực quảng bá các mô hình nhân tạo mới của mình, video lan truyền về các nhân tạo thực hiện các nhiệm vụ trong thế giới thực, tiền đầu tư chảy vào, lực lượng lao động bị sa thải, v.v. ).
Tôi có thể hứa với bạn rằng tôi không sai về ý tưởng này, cảm giác giống hệt như AI vào năm 2023. Vấn đề là khi nào, chứ không phải là nếu.
Đừng bỏ qua một trong những tiến bộ công nghệ sáng tạo nhất xảy ra trong cuộc đời chúng ta và đừng bỏ qua $CODEC, đây là trò chơi duy nhất có sẵn nằm ở giao điểm của xu hướng này.