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      OpenAI衍生公司人工智能模型 讓機(jī)器人像人一樣思考、學(xué)習(xí)

      發(fā)布時(shí)間:2024-06-04 12:30:02 編輯: 來源:
      導(dǎo)讀 相信很多大家對(duì)OpenAI衍生公司人工智能模型 讓機(jī)器人像人一樣思考、學(xué)習(xí)還不知道吧,今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~! 站長之家(Chin...

      相信很多大家對(duì)OpenAI衍生公司人工智能模型 讓機(jī)器人像人一樣思考、學(xué)習(xí)還不知道吧,今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~!

      站長之家(ChinaZ.com)6月4日 消息:OpenAI曾于2021年夏天宣布解散其機(jī)器人團(tuán)隊(duì),原因是缺乏足夠的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器人使用人工智能進(jìn)行移動(dòng)和推理。但三位來自O(shè)penAI的早期研究科學(xué)家創(chuàng)立的初創(chuàng)公司Covariant,聲稱已經(jīng)解決了這一難題。

      Covariant AI系統(tǒng)的特點(diǎn):

      結(jié)合推理與物理能力:Covariant開發(fā)的AI系統(tǒng)融合了大型語言模型的推理技能和先進(jìn)機(jī)器人的物理靈巧性。

      新模型RFM-1:推出了RFM-1模型,能夠處理多種輸入類型,包括文本、圖像、視頻、機(jī)器人指令和測量數(shù)據(jù),以執(zhí)行任務(wù)。

      多模態(tài)輸入:RFM-1能夠接受和理解五種不同類型的輸入,使得機(jī)器人可以更全面地理解任務(wù)需求。

      自主執(zhí)行任務(wù):例如,向模型展示裝滿運(yùn)動(dòng)器材的箱子圖片,并給出指令,機(jī)器人能夠識(shí)別并抓取指定物品。

      反饋與交互:如果模型預(yù)測無法正確抓取物品,它可以主動(dòng)請(qǐng)求建議,如詢問使用吸盤改善抓握。

      適應(yīng)性:機(jī)器人能夠使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來適應(yīng)環(huán)境,而不是依賴于特定任務(wù)的復(fù)雜代碼。

      通用AI平臺(tái):Covariant開發(fā)了一個(gè)與Covariant Brain兼容的機(jī)器人AI平臺(tái),賦予機(jī)器人視覺識(shí)別、思考、行動(dòng)和學(xué)習(xí)的能力。

      Covariant AI系統(tǒng)的意義:

      自主學(xué)習(xí):機(jī)器人可以像人類一樣通過學(xué)習(xí)來適應(yīng)新任務(wù)和環(huán)境。

      簡化編程:工地經(jīng)理可以用人類語言下達(dá)指令,機(jī)器人能夠理解和執(zhí)行,減少了對(duì)專業(yè)編程的依賴。

      廣泛應(yīng)用:機(jī)器人可以在各種場景下有效工作,提高了自動(dòng)化的靈活性和效率。

      Covariant的AI系統(tǒng)代表了機(jī)器人學(xué)習(xí)和自動(dòng)化技術(shù)的重大進(jìn)步,它使得機(jī)器人能夠更加智能和自適應(yīng)地完成復(fù)雜的任務(wù),同時(shí)簡化了與人類的交互過程。這不僅為工業(yè)自動(dòng)化帶來了新的可能性,也為未來機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展指明了方向。

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