பை-ஜீரோ ஃப்ளோ-மேட்சிங் ரோபோ கொள்கைகள்: VLM துவக்கத்துடன் திறமையான கட்டுப்பாட்டில் புரட்சி

ரோபோட்டிக்ஸ் மற்றும் AI துறையில் வேகமாக வளர்ந்து வரும் நிலையில், Pi-Zero Flow-Matching Robot Policies போன்ற கண்டுபிடிப்புகள் சாத்தியமான எல்லைகளைத் தாண்டிச் செல்கின்றன. π0 (Pi-Zero) என்று அழைக்கப்படும் இந்த முன்னோடி அணுகுமுறை, டிஃப்யூஷன் மாடல்களுக்கு மாற்றாக ஃப்ளோ-மேட்சிங்கை தொடர்ச்சியான நேர முறையாக அறிமுகப்படுத்துகிறது, இது வேகமான மாதிரி மற்றும் உயர்-பரிமாண செயல் இடங்களை சிறந்த முறையில் கையாள உதவுகிறது. ரோபோட்டிக்ஸ் ஆராய்ச்சியாளர்கள், AI பொறியாளர்கள், ரோபோட்டிக்ஸ் நிறுவனங்கள் மற்றும் ரோபோ ஆபரேட்டர்களுக்கு, Pi-Zero ஐப் புரிந்துகொள்வது மிகவும் திறமையான, பொதுவான ரோபோ கொள்கைகளைத் திறப்பதற்கான திறவுகோலாக இருக்கலாம். ஜெனரேட்டிவ் மாடலிங்கிற்கான ஃப்ளோ மேட்சிங்

AY-Robots இல், உங்கள் ரோபோக்களை 24/7 தரவு சேகரிப்புக்காக உலகளாவிய ஆபரேட்டர்களின் நெட்வொர்க்குடன் இணைக்கும் ரிமோட் ரோபோ டெலிஆபரேஷன் தளங்களில் நாங்கள் நிபுணத்துவம் பெற்றுள்ளோம். இது வலுவான கொள்கைகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்காக உயர்தர டெலிஆபரேஷன் தரவை Pi-Zero நம்பியிருப்பதோடு கச்சிதமாகப் பொருந்துகிறது. RT-2: விஷன்-லாங்குவேஜ்-ஆக்சன் மாடல்கள்

ரோபோட்டிக்ஸில் Pi-Zero மற்றும் ஃப்ளோ-மேட்சிங் என்றால் என்ன?

Pi-Zero என்பது பொதுவான ரோபோ கொள்கைகளை உருவாக்குவதில் ஒரு பாரடைம் மாற்றத்தை பிரதிபலிக்கிறது. பாரம்பரிய வலுவூட்டல் கற்றல் (RL) முறைகளைப் போலல்லாமல், Pi-Zero ஜெனரேட்டிவ் மாடலிங்கிற்கான ஃப்ளோ-மேட்சிங்கை பயன்படுத்துகிறது, இது தொடர்ச்சியான நேர கொள்கை கற்றலுக்கு அனுமதிக்கிறது. இந்த முறை குறிப்பாக திறமையான கட்டுப்பாட்டு பணிகளுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும், அங்கு ரோபோக்கள் துல்லியத்துடன் பொருட்களை கையாள வேண்டும். நான் சொல்வதை அல்ல, என்னால் முடிந்ததைச் செய்: ரோபோடிக் அஃபோர்டன்ஸில் மொழியை நிலைநிறுத்துதல்

டிஃப்யூஷன் மாடல்களை விட ஃப்ளோ-மேட்சிங் பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. முக்கிய ஆய்வுகளில் சிறப்பித்துக் காட்டப்பட்டுள்ளபடி, இது வேகமான மாதிரியை செயல்படுத்துகிறது - அனுமான நேரத்தில் 50% வரை குறைப்பு - அதே நேரத்தில் சிக்கலான ரோபோ செயல்களுக்கு தேவையான வெளிப்பாட்டை பராமரிக்கிறது. இது ரோபோட்டிக்ஸில் ஃப்ளோ-மேட்சிங் பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமானது. கொள்கை கற்றலுக்கான தொடர்ச்சியான நேர ஃப்ளோ மேட்சிங்

அடையாளங்காட்டிய சோதனைகளில், Pi-Zero ஆனது திறமையான பணிகளில் பாரம்பரிய RL முறைகளை விட 15-20% அதிக வெற்றி விகிதத்தை வெளிப்படுத்தியுள்ளது. உதாரணமாக, பொருள் கையாளுதல் காட்சிகளில், Pi-Zero கொள்கைகளைப் பயன்படுத்தும் ரோபோக்கள், VLM துவக்கத்திலிருந்து வலுவான முன்னுரிமைகள் காரணமாக, புதிய பொருட்களுக்கு மேம்பட்ட பொதுமைப்படுத்தலைக் காட்டுகின்றன. பொதுவான கொள்கைகளுடன் திறமையான கையாளுதல்

திறமையான கட்டுப்பாட்டிற்கான AI இல் VLM துவக்கத்தின் பங்கு

பார்வை-மொழி மாதிரிகள் (VLMs) Pi-Zero இன் கட்டமைப்பில் ஒரு முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. பெரிய அளவிலான படம்-உரை தரவுத்தொகுப்புகளில் முன் பயிற்சி செய்வதன் மூலம், VLMs சாத்தியக்கூறு புரிதலுக்கான வலுவான அடித்தளத்தை வழங்குகின்றன. இது AI இல் VLM துவக்கம் ரோபோக்களை விரிவான மறுபயிற்சி இல்லாமல் புதிய பணிகளுக்கு பூஜ்ஜிய-ஷாட் பொதுமைப்படுத்த அனுமதிக்கிறது. ரோபோ கட்டுப்பாட்டிற்கான VLM துவக்கம்

இந்த கட்டமைப்பு, பார்வை-மொழி உள்ளீடுகளிலிருந்து இறுதி முதல் இறுதி கொள்கை கற்றலுக்கான ஃப்ளோ-மேட்சிங் நெட்வொர்க்குகளுடன் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் அடிப்படையிலான VLMகளை ஒருங்கிணைக்கிறது. இந்த ஒருங்கிணைப்பு VLM உடன் திறமையான கட்டுப்பாடு ஆகியவற்றிற்கு முக்கியமாகும். ரோபோடிக்ஸ் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் GitHub ரெப்போ

• பயிற்சி தரவு தேவைகளை 50% வரை குறைக்கிறது
• பல்வேறு சூழல்களில் அளவிடுதலை மேம்படுத்துகிறது
• தரவு சேகரிப்பு செலவுகளைக் குறைப்பதன் மூலம் ROI ஐ மேம்படுத்துகிறது

ரோபோட்டிக்ஸ் நிறுவனங்களுக்கு, இது விரைவான வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் தழுவலைக் குறிக்கிறது. நீக்குதல் ஆய்வுகளிலிருந்து பெறப்பட்ட நுண்ணறிவுகள் பல-முறை தரவு சீரமைப்பை வலியுறுத்துகின்றன, இது கொள்கை வலிமையை அதிகரிக்கிறது. திறமையான ரோபோட்டிக்ஸில் AI முன்னேற்றங்கள்

ஓட்ட-பொருத்தத்தை பரவல் அடிப்படையிலான கொள்கைகளுடன் ஒப்பிடுதல்

பாரம்பரிய பரவல் மாதிரிகள் சக்திவாய்ந்ததாக இருந்தாலும், மெதுவான அனுமான நேரங்களால் பாதிக்கப்படுகின்றன. Pi-Zero இன் ஓட்ட-பொருத்த அணுகுமுறை, ரோபோட்டிக்ஸில் அதிக பரிமாண இடங்களுக்கு மிகவும் திறமையான தொடர்ச்சியான நேர கட்டமைப்பை வழங்குவதன் மூலம் இதை நிவர்த்தி செய்கிறது. செயல் உருவாக்கம் செய்வதற்கான ஓட்ட-பொருத்தம் எதிராக பரவல்

ஒப்பீட்டு ஆய்வுகளில் காணப்படுவது போல், ஓட்ட-பொருத்தம் கொள்கை பொதுமைப்படுத்தலில் சிறந்து விளங்குகிறது, இது குறைந்த தோல்வி விகிதங்கள் மற்றும் அதிக நீண்ட கால ROI க்கு வழிவகுக்கிறது.

ரோபோ கொள்கைகளுக்கான பயிற்சி முறைகள் மற்றும் தரவு சேகரிப்பு

Pi-Zero இன் பயிற்சியில் பரந்த தரவுத்தொகுப்புகளில் முன் பயிற்சி மற்றும் ரோபோ தொலைச்செயல்பாட்டு தரவுகளில் நன்றாக ட்யூனிங் செய்வது ஆகியவை அடங்கும். இந்த முறை அளவிடுதல் சிக்கல்களைத் தீர்க்க ஃப்ளோ-மேட்சிங் ஜெனரேட்டிவ் மாடல்கள் மூலம் செயற்கை தரவு விரிவாக்கத்தைப் பயன்படுத்துகிறது.

திறமையான தரவு சேகரிப்பு மிகவும் முக்கியமானது. AY-Robots இல், எங்கள் தளம் தொலைச்செயல்பாட்டு சிறந்த நடைமுறைகளை நெறிப்படுத்துகிறது, மனித-இன்-தி-லூப் நேரத்தை 30% குறைக்கிறது.

1. படி 1: படம்-உரை ஜோடிகளில் VLM ஐ முன் பயிற்சி செய்யுங்கள்
2. படி 2: தொலைச்செயல்பாட்டு தரவுகளுடன் நன்றாக ட்யூன் செய்யுங்கள்
3. படி 3: உறுதிக்காக செயற்கை ஓட்டங்களுடன் அதிகரிக்கவும்

கலப்பின தரவு உத்திகள் (உண்மை + செயற்கை) சேகரிப்பு செலவுகளை 40% குறைக்கலாம், இது AI பயிற்சி குழாய்களை அளவிடுவதில் ஸ்டார்ட்அப்களுக்கு உதவுகிறது.

அடையாளங்கள் மற்றும் செயல்திறன் நுண்ணறிவுகள்

Pi-Zero பல விரல் ரோபோ பணிகளில் சிறந்து விளங்குகிறது, 100 க்கும் மேற்பட்ட பணிகளை அதிக செயல்திறனுடன் கையாளுகிறது. இது UR5 கைகள் போன்ற வன்பொருளுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது, மேலும் பிளக்-அண்ட்-பிளே அளவிடுதலை வழங்குகிறது.

RLHF உடன் ஒப்பிடும்போது, ஃப்ளோ-மேட்சிங் சிறந்த பொதுமைப்படுத்தலுக்கு வழிவகுக்கிறது. அளவிடக்கூடிய ரோபோ வரிசைப்படுத்தலுக்கு, இது ஸ்டார்ட்அப்களுக்கு விரைவான சந்தை நுழைவைக் குறிக்கிறது.

போன்ற ஆதாரங்களில் இருந்து RT-X திட்டம், VLA மாதிரிகள் கையாளுதலை எவ்வாறு மேம்படுத்துகின்றன என்பதை நாம் காண்கிறோம்.

ரோபோட்டிக்ஸ் ஸ்டார்ட்அப்களுக்கான ROI தாக்கங்கள்

தரவு தேவைகளை குறைப்பதன் மூலம், Pi-Zero ரோபோடிக்ஸ் AI இல் ROI ஐ மேம்படுத்துகிறது. ஸ்டார்ட்அப்கள் முழுமையான தரவு சேகரிப்பை விட வரிசைப்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்தலாம்.

இது நேரடியாக பாதிக்கிறது ரோபோடிக்ஸ் AI இல் ROI நிறுவனங்களுக்கு.

எதிர்கால திசைகள் மற்றும் நடைமுறை பயன்பாடுகள்

முன்னோக்கிப் பார்த்தால், நிகழ்நேர பின்னூட்டத்தை ஒருங்கிணைப்பது தழுவல் கட்டுப்பாட்டை இயக்கும். Pi-Zero இன் அணுகுமுறை இதற்கு ஏற்றது தொழில்துறை அமைப்புகளில் கையாளுதலுக்கான VLA மாதிரிகள்.

ரோபோ ஆபரேட்டர்களுக்கு, MuJoCo மற்றும் ROS போன்ற கருவிகள் Pi-Zero-வின் பணிப்பாய்வுகளுக்கு உதவுகின்றன. ரோபோ டெலிஆபரேஷனில் சம்பாதிக்கும் வாய்ப்புகளை ஆராயுங்கள்.

• செலவு குறைந்த பயிற்சிக்கு உருவகப்படுத்துதலைப் பயன்படுத்தவும்
• பல்வேறு தரவுகளுக்கு உலகளாவிய நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தவும்
• திறமையான கொள்கைகளுக்கு ஃப்ளோ-மேட்சிங்கை ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள்

முடிவில், Pi-Zero என்பது பொதுவான ரோபோ கொள்கைகளுக்கான ஒரு விளையாட்டு மாற்றியாகும், இது VLM துவக்கத்துடன் திறமையான கட்டுப்பாட்டிற்கு ஒரு வித்தியாசமான அணுகுமுறையை வழங்குகிறது.

Pi-Zero ரோபோ கொள்கைகளில் ஃப்ளோ-மேட்சிங் புரிந்துகொள்ளுதல்

ஃப்ளோ-மேட்சிங் என்பது பை-ஜீரோ ஃப்ளோ-மேட்சிங் ரோபோ கொள்கைகள் துறையில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது, இது பொதுவான ரோபோ கொள்கைகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு புதிய அணுகுமுறையை வழங்குகிறது. பாரம்பரிய டிஃப்யூஷன் மாடல்களைப் போலல்லாமல், ஃப்ளோ-மேட்சிங் கொள்கை கற்றலுக்கான தொடர்ச்சியான நேர கட்டமைப்பை வழங்குகிறது, இது திறமையான பணிகளில் ரோபோக்களின் பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலை செயல்படுத்துகிறது. இந்த முறை, ஜெனரேட்டிவ் மாடலிங்கிற்கான ஃப்ளோ மேட்சிங் ஆய்வில் விவரிக்கப்பட்டுள்ளபடி, நிகழ்தகவு இடத்தில் நேரான பாதைகளை அனுமதிக்கிறது, இது குறிப்பாக ரோபோக்களில் ஃப்ளோ-மேட்சிங்க்கு நன்மை பயக்கும்.

பை-ஜீரோவின் சூழலில், ஃப்ளோ-மேட்சிங் விஷன்-லாங்குவேஜ் மாடல்களைப் (விஎல்எம்) பயன்படுத்தி தொடங்கப்படுகிறது, இது கொள்கைகளை உண்மையான உலக வாய்ப்புகளில் நிலைநிறுத்துகிறது. இந்த ஒருங்கிணைப்பு விஎல்எம் உடன் திறமையான கட்டுப்பாட்டை மேம்படுத்துகிறது, கொள்கை மேம்பாட்டிற்கான வலுவான தொடக்க புள்ளியை வழங்குகிறது. டீப்மைண்டின் ஆராய்ச்சியாளர்கள் இதை அவர்களின் பை-ஜீரோ அறிமுகம்: ரோபோ கட்டுப்பாட்டிற்கான ஒரு புதிய அணுகுமுறை கட்டுரையில் ஆராய்ந்துள்ளனர், விஎல்எம் துவக்கம் விரிவான டெலிஆபரேஷன் தரவுகளின் தேவையை எவ்வாறு குறைக்கிறது என்பதை எடுத்துக்காட்டுகிறது.

• மீண்டும் மீண்டும் டெனோயிசிங் படிகள் இல்லாமல் திறமையான கொள்கை உருவாக்கம், ரோபோக்களுக்கான AI பயிற்சியை விரைவுபடுத்துகிறது.
• திறமையான கையாளுதலுக்கான VLA மாடல்களுடன் தடையற்ற ஒருங்கிணைப்பு, பொதுவான ரோபோ கொள்கைகளை மேம்படுத்துகிறது.
• குறைக்கப்பட்ட கணக்கீட்டு மேல்நிலை மூலம் அளவிடக்கூடிய ரோபோ வரிசைப்படுத்தல், ரோபோடிக்ஸ் AI இல் ROI ஐ அதிகரிக்கிறது.
• முன் பயிற்சி பெற்ற VLM களைப் பயன்படுத்தி ரோபோ கொள்கைகளுக்கான மேம்படுத்தப்பட்ட தரவு சேகரிப்பு.

பை-ஜீரோ கட்டமைப்பு ரோபோடிக்ஸ் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் போன்ற முந்தைய வேலையின் மீது கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது RT-X: ரோபோடிக்ஸ் டிரான்ஸ்ஃபார்மர் திட்டத்தில் காணப்படுவது போல், ஜீரோ-ஷாட் கற்றலில் இருந்து பரவலான பணிகளை கையாளக்கூடிய கொள்கைகளை உருவாக்கலாம்.

திறமையான கட்டுப்பாட்டில் VLM துவக்கத்தின் நன்மைகள்

AI-இல் VLM துவக்கம் திறமையான ரோபோ கட்டுப்பாட்டில் ஒரு திருப்புமுனையை ஏற்படுத்துகிறது. படங்கள் மற்றும் உரையின் பரந்த தரவுத்தொகுப்புகளில் முன் பயிற்சி செய்வதன் மூலம், VLMs ரோபோ கொள்கைகளுக்கு ஒரு வலுவான அடித்தளத்தை வழங்குகின்றன, அவை மனிதனைப் போன்ற திறமையுடன் பொருட்களைப் புரிந்துகொண்டு கையாள அனுமதிக்கின்றன. OpenAI-இன் ரோபோக்களுக்கான பார்வை-மொழி மாதிரிகள் ஆராய்ச்சியில் இது தெளிவாகத் தெரிகிறது.

ஒரு முக்கிய நன்மை என்னவென்றால், AI ரோபோ பயிற்சி திறன் தேவைகள் குறைக்கப்படுகிறது. பாரம்பரிய முறைகளுக்கு ரோபோ டெலிஆபரேஷனின் மணிநேரம் தேவைப்படுகிறது, ஆனால் VLM துவக்கத்துடன், கொள்கைகளை குறைந்த கூடுதல் தரவுகளுடன் நன்றாக மாற்றியமைக்க முடியும். இந்த அணுகுமுறை PI-0: பூஜ்ஜியத்திலிருந்து கொள்கை மேம்பாடு ஆய்வால் ஆதரிக்கப்படுகிறது, இது சிக்கலான கையாளுதல் பணிகளில் பூஜ்ஜிய-ஷாட் திறன்களை நிரூபிக்கிறது.

மேலும், VLM துவக்கம் டெலிஆபரேஷன் சிறந்த நடைமுறைகளை இயக்குபவர்களை ரோபோக்களை மிகவும் உள்ளுணர்வுடன் வழிநடத்த அனுமதிப்பதன் மூலம் எளிதாக்குகிறது. நான் சொல்வது போல் அல்ல, என்னால் முடிந்ததைச் செய்: ரோபோடிக் அஃபோர்டன்ஸ்களில் மொழியை நிலைநிறுத்துதல் கட்டுரையில் விவாதிக்கப்பட்டபடி, மொழியில் இந்த நிலைப்பாடு ரோபோவின் அறிவுறுத்தல்களைத் துல்லியமாகப் பின்பற்றும் திறனை மேம்படுத்துகிறது.

ரோபோக்களில் Pi-Zero இன் பயன்பாடுகள் மற்றும் வழக்கு ஆய்வுகள்

ரோபோக்களுக்கான Pi-Zero இன் ஃப்ளோ-மேட்சிங் தொழில்துறை ஆட்டோமேஷன் முதல் வீட்டு உதவி வரை பல்வேறு சூழ்நிலைகளில் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. உதாரணமாக, திறமையான கையாளுதலில், இந்த கொள்கைகளுடன் கூடிய ரோபோக்கள் உடையக்கூடிய பொருட்களை எடுப்பது அல்லது கூறுகளை துல்லியமாக ஒன்றிணைப்பது போன்ற பணிகளைச் செய்ய முடியும். Octo: ஒரு திறந்த மூல பொது ரோபோ கொள்கை ஆய்வு இதேபோன்ற பொதுவான திறன்களைக் காட்டுகிறது.

1. தரவு சேகரிப்பு: உயர்தர பயிற்சித் தரவைச் சேகரிக்க VLM-ஆல் துவக்கப்பட்ட கொள்கைகளைப் பயன்படுத்தி திறமையான பணிப்பாய்வுகள்.
2. கொள்கை பயிற்சி: ஃப்ளோ-மேட்சிங் கற்றலை விரைவுபடுத்துகிறது, இது செயல்படுத்துவதற்கான நேரத்தைக் குறைக்கிறது.
3. உண்மையான உலக பயன்பாடு: பல்துறை, மாற்றியமைக்கக்கூடிய நடத்தைகள் மூலம் ரோபோக்கள் அதிக ROI ஐ அடைகின்றன.
4. மதிப்பீடு: கையாளுதலுக்கான VLA மாதிரிகளில் மேம்பட்ட செயல்திறனை தரப்படுத்தல்கள் காட்டுகின்றன.

சமீபத்திய முன்னேற்றத்தில், கூகிளின் Pi-Zero, அவர்களின் கூகிளின் Pi-Zero: ரோபோ கொள்கைகளில் புரட்சி வலைப்பதிவில் விவரிக்கப்பட்டுள்ளபடி, செயல் உருவாக்கத்தில் ஃப்ளோ-மேட்சிங் எவ்வாறு டிஃப்யூஷன் மாடல்களை விட சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்பதைக் காட்டுகிறது, இது மிகவும் திரவ மற்றும் இயற்கையான ரோபோ இயக்கங்களுக்கு வழிவகுக்கிறது.

சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால திசைகள்

வாக்குறுதியளிக்கும் அதே வேளையில், AI ரோபோட்டிக்ஸில் ஃப்ளோ-மேட்சிங்கை செயல்படுத்துவது கணக்கீட்டு தேவைகள் மற்றும் மாறுபட்ட தரவுத்தொகுப்புகளின் தேவை போன்ற சவால்களை எதிர்கொள்கிறது. எதிர்கால ஆராய்ச்சி, செயல் உருவாக்கத்திற்கான ஃப்ளோ-மேட்சிங் vs டிஃப்யூஷன் மன்றத்தில் உள்ளதைப் போல, எட்ஜ் சாதனங்களுக்கான வழிமுறைகளை மேம்படுத்துவதன் மூலம் இவற்றை நிவர்த்தி செய்வதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.

மேலும், ரோபோ டெலிஆபரேஷனில் சம்பாதிப்பது Pi-Zero மூலம் மாற்றியமைக்கப்படலாம், இது மிகவும் செலவு குறைந்த பயிற்சி குழாய்த்திட்டங்களை செயல்படுத்துகிறது. ரோபோட்டிக்ஸ் உருவாகும்போது, ​​VLMs க்கான ஹக்கிங் ஃபேஸ் டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள் இலிருந்து கருவிகளை ஒருங்கிணைப்பது VLM துவக்க ரோபோட்டிக்ஸை மேலும் மேம்படுத்தும்.

IEEE-யின் The Rise of Generalist Robots with Flow-Matching செய்தியில் ஃப்ளோ-மேட்சிங்குடன் கூடிய பொதுவான ரோபோக்களின் எழுச்சி சிறப்பித்துக் காட்டப்பட்டுள்ளது. இது விரிவான மறுபயிற்சி இல்லாமல் புதிய சூழல்களுக்கு ரோபோக்கள் தடையின்றித் தழுவும் எதிர்காலத்தை சுட்டிக்காட்டுகிறது.

நடைமுறை சூழ்நிலைகளில் Pi-Zero ஐ செயல்படுத்துதல்

நடைமுறை ரோபோ இயக்க கருவிகளுக்கு, Pi-Zero ஒரு நெறிப்படுத்தப்பட்ட பணிப்பாய்வை வழங்குகிறது. கொள்கையை துவக்க VLM துவக்கத்துடன் தொடங்கவும், பின்னர் செம்மைப்படுத்த ஃப்ளோ-மேட்சிங்கை பயன்படுத்தவும். இந்த முறை PyTorch Implementation of Flow Matching வழிகாட்டியில் விரிவாகக் கூறப்பட்டுள்ளது, இது டெவலப்பர்களுக்கு அணுகக்கூடியதாக உள்ளது.

ரோபோடிக்ஸ் AI இல் ROI அடிப்படையில், ரோபோ கொள்கைகளுக்கான தரவு சேகரிப்பை குறைப்பதன் மூலம் நிறுவனங்கள் விரைவான வருவாயை எதிர்பார்க்கலாம். Latest Advances in AI Robotics கட்டுரை, இதுபோன்ற செயல்திறன்கள் துறையில் ஸ்டார்ட்அப் கண்டுபிடிப்புகளை எவ்வாறு இயக்குகின்றன என்பதைப் பற்றி விவாதிக்கிறது.

• ஆரம்ப கொள்கை தரத்தை மேம்படுத்த ரோபோக்களுக்கான VLA மாதிரிகளை ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள்.
• நுணுக்கமான சரிசெய்தலுக்கு டெலிஆபரேஷனைப் பயன்படுத்துங்கள், விளிம்பு நிகழ்வுகளில் கவனம் செலுத்துங்கள்.
• தரப்படுத்தப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தி பாரம்பரிய முறைகளுக்கு எதிராக அளவுகோல்.
• பரந்த தாக்கத்திற்காக பல ரோபோ தளங்களில் வரிசைப்படுத்தலை அளவிடவும்.

இறுதியில், Pi-Zero இன் அணுகுமுறை அளவிடக்கூடிய ரோபோ வரிசைப்படுத்தல் மேம்பட்ட ரோபோடிக்ஸை ஜனநாயகமயமாக்குவதாக உறுதியளிக்கிறது, இது MIT இன் MIT Study on Flow-Based Robot Learning இல் ஆராயப்பட்டது.