Blog
Insights on robotics, AI, and data collection
RT-2: Jak modely vize-jazyka-akce přenášejí webové znalosti do řízení robotů
Objevte, jak model vize-jazyka-akce RT-2 od Googlu revolucionalizuje řízení robotů přenosem webových znalostí do fyzických akcí. Seznamte se s jeho architekturou, tréninkovými metodami, emergentními schopnostmi a důsledky pro robotické společnosti a operátory, včetně integrace s teleoperací pro efektivní trénink AI.
RoboTurk: Crowdsourcing robotického učení prostřednictvím vzdálené teleoperace
Zjistěte, jak RoboTurk přináší revoluci do robotického učení pomocí crowdsourcingu vysoce kvalitních dat prostřednictvím vzdálené teleoperace, což umožňuje škálovatelné datové sady pro modely AI v robotice. Prozkoumejte jeho dopad na učení nápodobou, modely VLA a návratnost investic pro robotické společnosti.
Robotické politiky Pi-Zero Flow-Matching: Revoluce v obratném ovládání s inicializací VLM
Zjistěte, jak technika flow-matching Pi-Zero, kombinovaná s inicializací VLM, transformuje generalistické robotické politiky pro obratné ovládání. Seznamte se s jejími výhodami oproti tradičním metodám, efektivitou v datech pro trénink AI pro robotiku a dopady na škálovatelné nasazení robotů v průmyslu.
Isaac Gym: GPU-Native Physics Simulation for Robot Learning - Scaling Thousands of Parallel Environments
Discover how Isaac Gym revolutionizes robot learning with GPU-native physics simulation, enabling thousands of parallel environments for rapid reinforcement learning, VLA models training, and efficient AI robot teleoperation. Explore benchmarks, integration with PyTorch, and real-world applications that bridge the sim-to-real gap.
BridgeData V2: Nízkonákladová robotická data ve velkém měřítku – Které metody učení nápodobou a offline RL z toho skutečně těží
Prozkoumejte, jak BridgeData V2 poskytuje nízkonákladová robotická data ve velkém měřítku, čímž zlepšuje metody učení nápodobou a offline posilování. Objevte klíčové benchmarky, modely VLA v robotice a efektivní pracovní postupy robotické teleoperace pro sběr dat pro trénink AI.
RT-2: Proč kvalitní trénovací data pro roboty překonávají algoritmy – převratné poznatky Google DeepMind
Objevte, jak model RT-2 od Google DeepMind přináší revoluci do AI robotiky tím, že zdůrazňuje klíčovou roli vysoce kvalitních trénovacích dat oproti pokročilým algoritmům. Tento článek rozebírá experimenty, které demonstrují, proč je efektivní sběr dat zásadní pro výkon robotů v reálném světě. Zjistěte, jak platformy jako AY-Robots mohou pomoci překlenout mezeru v trénovacích datech pro budoucí inovace.
RT-2 od Google DeepMind: Jak tento model vidění, jazyka a akce transformuje robotické učení
Zjistěte, jak model vidění, jazyka a akce (VLA) RT-2 od Google přetváří robotické učení integrací vizuálních dat, přirozeného jazyka a akcí v reálném čase. Tato inovativní technologie AI zlepšuje sběr dat pro teleoperátory a zvyšuje efektivitu v robotických aplikacích. Prozkoumejte její potenciální dopad na budoucnost robotů řízených umělou inteligencí na AY-Robots.