NVIDIA presentó GR00T 2 en la Conferencia sobre Aprendizaje de Robots, según Interesting Engineering (9 de nov). Se describe como un modelo de acción mundial que predice simultáneamente el video futuro y el movimiento del robot, y aprende a partir de videos humanos, agarres manuales y robots teleoperados. La mezcla de entrenamiento que NVIDIA indica: 402.730 horas de video humano en primera persona, 23.500 horas de teleoperación de robot y 10.184 horas de demostraciones de agarres manuales. Según mis cálculos, el video humano representa más del 90% de las horas mencionadas. Los resultados son propios de NVIDIA: un 40% de éxito promedio en 50 tareas no vistas, que aumenta al 95% tras cinco demostraciones por tarea y un ajuste fino de 30 minutos. Ese 95% es un promedio, no una tasa por tarea. Mi opinión: la mayor cantidad de datos de entrenamiento en este anuncio fue capturada por personas, no por robots. Eso plantea una pregunta real sobre quién los capturó y si fueron creditados y remunerados. Es la parte que sigo en @vangrid_io: captura con teléfono, recompensas en USDC liquidadas tras aceptación, huellas digitales ancladas en Base. ¿Contribuirías tu propio video para entrenar robots?
1313Compartir
Fuente:Mostrar original
Descargo de responsabilidad: La información contenida en esta página puede proceder de terceros y no refleja necesariamente los puntos de vista u opiniones de KuCoin. Este contenido se proporciona solo con fines informativos generales, sin ninguna representación o garantía de ningún tipo, y tampoco debe interpretarse como asesoramiento financiero o de inversión. KuCoin no es responsable de ningún error u omisión, ni de ningún resultado derivado del uso de esta información.
Las inversiones en activos digitales pueden ser arriesgadas. Evalúa con cuidado los riesgos de un producto y tu tolerancia al riesgo en función de tus propias circunstancias financieras. Para más información, consulta nuestras Condiciones de uso y la Declaración de riesgos.