Blog
Insights on robotics, AI, and data collection
Isaac Lab: การจำลอง GPU ยุคใหม่สำหรับการเรียนรู้หุ่นยนต์แบบหลายรูปแบบ
ค้นพบว่า Isaac Lab ของ NVIDIA ปฏิวัติการเรียนรู้หุ่นยนต์แบบหลายรูปแบบผ่านการจำลองที่เร่งความเร็วด้วย GPU ได้อย่างไร ทำให้การฝึกอบรม AI เร็วขึ้น การปรับใช้ที่ปรับขนาดได้ และ ROI ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับนักวิจัยและบริษัทด้านหุ่นยนต์
Isaac Gym: การจำลองฟิสิกส์แบบ GPU-Native สำหรับการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ - การปรับขนาดสภาพแวดล้อมแบบขนานนับพัน
ค้นพบว่า Isaac Gym ปฏิวัติการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ด้วยการจำลองฟิสิกส์แบบ GPU-native ได้อย่างไร ทำให้สามารถสร้างสภาพแวดล้อมแบบขนานนับพันสำหรับการเรียนรู้แบบเสริมกำลังอย่างรวดเร็ว การฝึกอบรมโมเดล VLA และการควบคุมหุ่นยนต์ AI ทางไกลอย่างมีประสิทธิภาพ สำรวจเกณฑ์มาตรฐาน การผสานรวมกับ PyTorch และแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงที่เชื่อมช่องว่างระหว่างการจำลองสู่โลกจริง
RoboTurk: Crowdsourcing Robot Learning Through Remote Teleoperation
Discover how RoboTurk revolutionizes robot learning by crowdsourcing high-quality data through remote teleoperation, enabling scalable datasets for AI models in robotics. Explore its impact on imitation learning, VLA models, and ROI for robotics companies.
BridgeData V2: Low-Cost Robot Data at Scale - Which Imitation Learning and Offline RL Methods Actually Benefit
Explore how BridgeData V2 provides low-cost robot data at scale, enhancing imitation learning methods and offline reinforcement learning. Discover key benchmarks, VLA models in robotics, and efficient robot teleoperation workflows for AI training data collection.
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: เหตุใดข้อมูลการฝึกอบรมหุ่นยนต์คุณภาพสูงจึงเหนือกว่าอัลกอริทึม – ข้อมูลเชิงลึกที่เปลี่ยนแปลงเกมของ Google DeepMind
ค้นพบว่าโมเดล RT-2 ของ Google DeepMind ปฏิวัติวงการหุ่นยนต์ AI ได้อย่างไร โดยเน้นย้ำถึงบทบาทสำคัญของข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงมากกว่าอัลกอริทึมขั้นสูง บทความนี้จะแจกแจงการทดลองที่แสดงให้เห็นว่าเหตุใดการเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจึงมีความจำเป็นต่อประสิทธิภาพของหุ่นยนต์ในโลกแห่งความเป็นจริง เรียนรู้ว่าแพลตฟอร์มอย่าง AY-Robots สามารถช่วยลดช่องว่างในข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับนวัตกรรมในอนาคตได้อย่างไร
RT-2 โดย Google DeepMind: โมเดล Vision-Language-Action นี้เปลี่ยนแปลงการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ได้อย่างไร
ค้นพบว่าโมเดล Vision-Language-Action (VLA) RT-2 ของ Google กำลังปรับเปลี่ยนการเรียนรู้ของหุ่นยนต์อย่างไร โดยการบูรณาการข้อมูลภาพ ภาษาธรรมชาติ และการกระทำแบบเรียลไทม์ เทคโนโลยี AI ที่เป็นนวัตกรรมนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเก็บรวบรวมข้อมูลสำหรับผู้ควบคุมระยะไกล และเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้งานหุ่นยนต์ สำรวจศักยภาพของมันที่มีต่ออนาคตของหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ AY-Robots