这几位前 OpenAI 员工,想打造「机器人界的 ChatGPT」
我刚意识到我是这个台上唯一一个不是 CTO 的人。
—— 框里有水果吗?
—— 有的。我看到了苹果和香蕉。
—— 拿起所有的红苹果。
—— 我没法抓住。
—— 你有什么建议吗?
—— 移到物件高处两厘米旁,轻轻地把它推倒。
如果它能预测到视频下一帧画面,那它就可以确定要遵循的正确策略。
它没有理解那个新概念。但这也是一个很好的例子 —— 在训练数据还不是非常充分的领域,它的运行暂时未必很好。
用(生成数据)它来训练将成为现实。如果我们在半年后再聊,那就会成为我们谈论的主题。
在几个小时内就能完成相当于在现实世界中要花费数年才能完成的学习。
人形机器人可以更有效率地部署在人类设计的工作站、制造和物流环节中。
我们相信,未来不会只有一种形态的机器人需求。
部分会是人形机器人形态,部分会是机械臂形态…… 但所有形态都需要理解同一个真实世界。
Covariant 建造的就是那个能驱动所有形态机器人的同一个大脑,能够去理解这个真实的世界。
那些能训练出好模型的团体,要不就是要有能力获得大量现存机器人数据,要不就得有能力去生成那些数据。
关键词
机器人
数据
人形机器人
RFM-1
机械臂
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