GM famílias Acredito que o novo Programa Challenger da @axisrobotics está resolvendo um problema comum no treinamento de robôs por meio de contribuições coletivas. Nem todas as contribuições precisam ser para todas as tarefas. Uma tarefa simples de pegar e colocar é um desafio bem diferente de uma tarefa articulada difícil, como gavetas, armários ou eletrodomésticos. Você não recebe uma “execução falha” se alguém inexperiente tentar a tarefa mais difícil. Você também pode acabar com dados de treinamento de baixa qualidade. Agora que a Axis está movendo essas tarefas mais desafiadoras para um pool diferente. O acesso é baseado em histórico de contribuições, taxa de verificação, atividade pré e pós-treinamento, diversidade de tarefas e consistência de desempenho em relação a outras pessoas que realizam as mesmas tarefas. As tarefas mais difíceis são então atribuídas a treinadores qualificados, que receberão pontos 2 a 3 vezes maiores por tarefa. Acredito que essa configuração é boa. As tarefas mais difíceis são atribuídas às pessoas que demonstraram capacidade de criar trajetórias confiáveis, e novos contribuidores recebem um método mais tolerante para aprender. Quanto mais dados, melhor para o treinamento de robôs. É ainda melhor se a pessoa certa estiver criando os dados certos.