ज्यादातर लोग सोचते हैं कि AI रोबोट्स को ट्रेन करना केवल उन्हें अनंत डेटा देने के बारे में है। लेकिन यह सच नहीं है। अधिक डेटा का मतलब बुद्धिमान मॉडल नहीं है; सही डेटा का मतलब है। इस अंतर को समझना जरूरी है। यहाँ बात यह है: एक ट्रैजेक्टरी का मूल्य कभी स्थिर नहीं होता। सिर्फ एक रोबोट आर्म को ब्लॉक्स को स्टैक करना सिखाने की कल्पना करें। जब यह 95% स्मूथ पिक्स पर काम करने लग जाए, तो 10,000 और परफेक्ट पिक-एंड-प्लेस डेमोज़ को इकट्ठा करने से कोई मूल्य नहीं बढ़ता। वास्तव में महत्वपूर्ण वही है जो तब होता है जब यह स्लिप हो जाए, डेप्थ का गलत अनुमान लगाए, या एक कप को पलट दे। केवल अलग-अलग कोणों से ट्रेनिंग करके ही हमें मजबूत डेटा मिलता है, और यह हमें रियल-टाइम में समस्याओं का सामना करने में मदद करता है। इसीलिए स्टैटिक ट्रेनिंग सेट्स विफल हो जाते हैं। @axisrobotics पर, हम डेटा को एक स्थिर डंप की तरह नहीं समझते; हम इसे एक अनुकूलनीय, जीवित इंजन के रूप में समझते हैं। अधिकृत कार्यों को दोहराने के बजाय, डाउनस्ट्रीम संकेतक वहाँ पहचानते हैं जहाँ रोलआउट विफलताएँ होती हैं। ये एज-केस ब्लाइंड स्पॉट्स सटीक रूप से दिखाते हैं कि क्या सुधारने की जरूरत है। यह एक सतत, समाप्त-लूप पर काम करता है: मॉडल → मूल्यांकन → चयन → संग्रहीत करें → प्रशिक्षण → मॉडल अधिकृत व्यवहार पीछे हट जाते हैं, और नए, हाई-लेवरेज़ डेटा को प्राथमिकता मिलती है। मॉडल के वर्तमान में कठिनाई का सामना करने के लिए सटीक सुधारों को सक्रिय रूप से संग्रहीत करके, हर नया बैच वास्तव में रोबोटिक क्षमता को स्तरबद्ध करता है। अतिरिक्त डेटा को संचयित करना बंद करें। अंतराल पर प्रशिक्षण दें। वीडियो में, मैंने एक प्रुम और एक प्राउटिकट पकड़ने की कोशिश की, फिर उन्हें मेटल ट्रे में रखा; पुनः मैंने प्राउटिकट पकड़कर मिक्सिंग बोल में रखा। बहुत सरल प्रतीत होता है, लेकिन रोबोट आर्म हमारे कहने पर काम नहीं करते; मुझे प्रशिक्षण सही कोण से सही ढंग से देना होगा, ताकि मैं इस कार्य को पूरा कर सकूँ। प्रारंभ में, मुझे भी समस्याएँ मिलीं; पिछले समय में मुझे समझ में आया कि कैसे हैंडल करना है,और मैंने कार्य पूरा किया। आप इस वीडियो को भी देख सकते हैं...यह कितना कठिन है...मुझसे apna anubhav bhi share karein। @axisrobotics