Дякую @axisroboticsTR та @Ferhat_NZ за мерч-пакет і жест. Коли відкривав пакет, мене зацікавив цей останній демонстраційний відео, яке опублікувала команда @axisrobotics. Їхні експертні моделі, навчені за допомогою підсиленого навчання, були безпосередньо перенесені на реального робота за допомогою візуальної рандомізації. У тесті, згаданому у цитаті, розташування об’єктів не фіксоване — воно повністю випадкове, але робот безперешкодно виконує завдання. Заповнення розриву між симуляційним середовищем та реальним світом — одне з найскладніших завдань у фізичній штучному інтелекті. Чудово бачити не просто слова, а реальні моделі, які працюють на практиці — дякую команді за роботу!
AlucardПоділитися
Джерело:Показати оригінал
Відмова від відповідальності: Інформація на цій сторінці може бути отримана від третіх осіб і не обов'язково відображає погляди або думки KuCoin. Цей контент надається лише для загального інформування, без будь-яких запевнень або гарантій, а також не може розглядатися як фінансова або інвестиційна порада. KuCoin не несе відповідальності за будь-які помилки або упущення, а також за будь-які результати, отримані в результаті використання цієї інформації.
Інвестиції в цифрові активи можуть бути ризикованими. Будь ласка, ретельно оцініть ризики продукту та свою толерантність до ризику, виходячи з ваших власних фінансових обставин. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, зверніться до наших Умов використання та Розкриття інформації про ризики.