Blog
Insights on robotics, AI, and data collection
RoboTurk: Učenje robota putem crowdsourcinga kroz udaljenu teleoperaciju
Otkrijte kako RoboTurk revolucionira učenje robota putem crowdsourcinga visokokvalitetnih podataka kroz udaljenu teleoperaciju, omogućavajući skalabilne skupove podataka za AI modele u robotici. Istražite njegov utjecaj na učenje imitacijom, VLA modele i ROI za robotske tvrtke.
Pi-Zero Politike Robota za Usklađivanje Toka: Revolucioniranje Vješte Kontrole Inicijalizacijom VLM-a
Otkrijte kako Pi-Zero tehnika usklađivanja toka, u kombinaciji s VLM inicijalizacijom, transformira generalističke politike robota za vještu kontrolu. Saznajte više o njegovim prednostima u odnosu na tradicionalne metode, učinkovitosti u podacima za obuku umjetne inteligencije za robotiku i implikacijama za skalabilno raspoređivanje robota u industrijama.
Isaac Gym: GPU-Native Physics Simulation for Robot Learning - Scaling Thousands of Parallel Environments
Otkrijte kako Isaac Gym revolucionira učenje robota pomoću GPU-nativne fizikalne simulacije, omogućavajući hiljade paralelnih okruženja za brzo učenje putem pojačanja, obuku VLA modela i efikasnu AI robotsku teleoperaciju. Istražite mjerila, integraciju s PyTorchom i stvarne aplikacije koje premošćuju jaz između simulacije i stvarnosti.
BridgeData V2: Jeftini robotski podaci u velikom obimu - koje metode učenja imitacijom i offline RL zapravo imaju koristi
Istražite kako BridgeData V2 pruža jeftine robotske podatke u velikom obimu, poboljšavajući metode učenja imitacijom i offline učenje s pojačanjem. Otkrijte ključne mjerila, VLA modele u robotici i efikasne radne tokove robotske teleoperacije za prikupljanje podataka za obuku AI.
Pi-Zero Flow-Matching Robot Policies: Revolutionizing Dexterous Control with VLM Initialization
Discover how Pi-Zero's flow-matching technique, combined with VLM initialization, is transforming generalist robot policies for dexterous control. Learn about its advantages over traditional methods, efficiency in AI training data for robotics, and implications for scalable robot deployment in industries.
RT-2: Kako modeli vizije-jezika-akcije prenose znanje s weba na kontrolu robota
Otkrijte kako Googleov RT-2 model vizije-jezika-akcije revolucionira kontrolu robota prenošenjem znanja s weba na fizičke akcije. Saznajte više o njegovoj arhitekturi, metodama obuke, emergentnim sposobnostima i implikacijama za robotske tvrtke i operatere, uključujući integraciju s teleoperacijom za učinkovitu obuku umjetne inteligencije.
RT-2: Zašto visokokvalitetni podaci za obuku robota nadmašuju algoritme – revolucionarni uvidi Google DeepMind-a
Otkrijte kako RT-2 model Google DeepMind-a revolucionira AI robotiku naglašavajući ključnu ulogu visokokvalitetnih podataka za obuku u odnosu na napredne algoritme. Ovaj članak razlaže eksperimente koji pokazuju zašto je efikasno prikupljanje podataka ključno za performanse robota u stvarnom svijetu. Saznajte kako platforme poput AY-Robots mogu pomoći u premošćivanju jaza u podacima za obuku za buduće inovacije.
RT-2 od Google DeepMind: Kako Ovaj Model Vida, Jezika i Akcije Transformiše Učenje Robota
Otkrijte kako RT-2 model vida, jezika i akcije (VLA) od Googlea preoblikuje učenje robota integracijom vizuelnih podataka, prirodnog jezika i akcija u stvarnom vremenu. Ova inovativna AI tehnologija poboljšava prikupljanje podataka za teleoperatere i povećava efikasnost u robotskim aplikacijama. Istražite njegov potencijalni uticaj na budućnost robota vođenih umjetnom inteligencijom na AY-Robots.