NVIDIA ने रोबोट लर्निंग पर सम्मेलन में GR00T 2 पेश किया, जैसा कि इंटरेस्टिंग इंजीनियरिंग (9 नवंबर) ने बताया। इसे एक वर्ल्ड एक्शन मॉडल के रूप में वर्णित किया गया है जो भविष्य के वीडियो और रोबोट गति का एक साथ अनुमान लगाता है, और यह मानव वीडियो, हैंडहेल्ड ग्रिपर्स और टेलीऑपरेटेड रोबोट्स से सीखता है। NVIDIA के अनुसार प्रशिक्षण मिश्रण: 402,730 घंटे पहले व्यक्ति के वीडियो, 23,500 घंटे रोबोट टेलीऑपरेशन और 10,184 घंटे हैंडहेल्ड ग्रिपर प्रदर्शन। मेरी गणना के अनुसार, मानव वीडियो सूचीबद्ध घंटों का 90% से अधिक है। परिणाम NVIDIA के स्वयं के हैं: 50 अनदेखे कार्यों पर 40% औसत सफलता, प्रति कार्य पांच प्रदर्शनों के बाद और 30 मिनट के सूक्ष्म समायोजन के बाद 95% तक। यह 95% एक औसत है, प्रति कार्य दर नहीं। मेरा मत: इस घोषणा में सबसे बड़ा प्रशिक्षण डेटा पुल, रोबोट्स द्वारा नहीं, बल्कि मानवों द्वारा प्राप्त किया गया। इसलिए, इसे किसने प्राप्त किया, क्या उन्हें सम्मानित किया गया और क्या उन्हें भुगतान किया गया, एक वास्तविक प्रश्न है। मैं @vangrid_io पर इस हिस्से का पालन करता हूँ: फोन कैप्चर, USDC पुरस्कार स्वीकृति पर सुलझाए गए, Base पर स्थिर संदर्भ। क्या आप स्वयं के फुटेज को रोबोट्स को प्रशिक्षित करने के लिए योगदान करेंगे?