Blog
Insights on robotics, AI, and data collection
RoboTurk: Învățare Robotică prin Crowdsourcing prin Teleoperație de la Distanță
Descoperiți cum RoboTurk revoluționează învățarea robotică prin crowdsourcing de date de înaltă calitate prin teleoperație de la distanță, permițând seturi de date scalabile pentru modelele AI în robotică. Explorați impactul său asupra învățării prin imitație, modelelor VLA și ROI pentru companiile de robotică.
Politici Robotizate Pi-Zero de Potrivire a Fluxului: Revoluționarea Controlului Dexter cu Inițializare VLM
Descoperiți cum tehnica de potrivire a fluxului Pi-Zero, combinată cu inițializarea VLM, transformă politicile robotizate generaliste pentru controlul dexter. Aflați despre avantajele sale față de metodele tradiționale, eficiența în datele de antrenament AI pentru robotică și implicațiile pentru implementarea scalabilă a roboților în industrii.
Isaac Lab: Simulare GPU de ultimă generație pentru învățarea multimodală a roboților
Descoperiți cum Isaac Lab de la NVIDIA revoluționează învățarea multimodală a roboților prin simulări accelerate de GPU, permițând antrenarea mai rapidă a AI, implementarea scalabilă și rentabilitatea optimizată a investiției pentru cercetătorii și companiile din domeniul roboticii.
Isaac Gym: Simulare fizică nativă GPU pentru învățarea roboților - Scalarea a mii de medii paralele
Descoperiți cum Isaac Gym revoluționează învățarea roboților cu simularea fizică nativă GPU, permițând mii de medii paralele pentru învățarea rapidă prin consolidare, antrenarea modelelor VLA și teleoperația eficientă a roboților AI. Explorați benchmark-uri, integrarea cu PyTorch și aplicații din lumea reală care reduc decalajul sim-to-real.
BridgeData V2: Date de robot la scară redusă - Ce metode de învățare prin imitație și RL offline beneficiază de fapt
Explorați modul în care BridgeData V2 oferă date de robot la scară redusă, îmbunătățind metodele de învățare prin imitație și învățarea prin consolidare offline. Descoperiți reperele cheie, modelele VLA în robotică și fluxurile de lucru eficiente de teleoperație robot pentru colectarea datelor de antrenament AI.
Politici de potrivire a fluxului Pi-Zero: Revoluționarea controlului dexter cu inițializarea VLM
Descoperiți modul în care tehnica de potrivire a fluxului Pi-Zero, combinată cu inițializarea VLM, transformă politicile robotice generaliste pentru controlul dexter. Aflați despre avantajele sale față de metodele tradiționale, eficiența în datele de instruire AI pentru robotică și implicațiile pentru implementarea scalabilă a roboților în industrii.
RT-2: De ce datele de antrenament de înaltă calitate pentru roboți depășesc algoritmii – Perspectivele revoluționare ale Google DeepMind
Descoperiți cum modelul RT-2 de la Google DeepMind revoluționează robotica AI, subliniind rolul critic al datelor de antrenament de înaltă calitate în detrimentul algoritmilor avansați. Acest articol analizează experimentele care demonstrează de ce colectarea eficientă a datelor este esențială pentru performanța roboților în lumea reală. Aflați cum platforme precum AY-Robots pot ajuta la reducerea decalajului în datele de antrenament pentru inovațiile viitoare.
RT-2 de la Google DeepMind: Cum Acest Model Viziune-Limbaj-Acțiune Transformă Învățarea Robotică
Descoperiți cum modelul Viziune-Limbaj-Acțiune (VLA) RT-2 de la Google remodelează învățarea robotică prin integrarea datelor vizuale, a limbajului natural și a acțiunilor în timp real. Această tehnologie AI inovatoare îmbunătățește colectarea de date pentru teleoperatori și crește eficiența în aplicațiile robotice. Explorați impactul său potențial asupra viitorului roboților conduși de AI la AY-Robots.