NVIDIA представила GR00T 2 на конференції з робототехніки, згідно з Interesting Engineering (9 листопада). Її описують як модель дій, яка одночасно передбачає майбутнє відео та рух робота, і вона навчається на відео людей, ручних захоплювачах та телепереданих роботах. Навчальний набір, який наводить NVIDIA: 402 730 годин відео від першої особи, 23 500 годин телепереданого керування роботом та 10 184 годин демонстрацій ручних захоплювачів. За моїми розрахунками, відео людей становить понад 90% зазначених годин. Результати — власні досягнення NVIDIA: середній успіх 40% на 50 невиданих завданнях, що зростає до 95% після п’яти демонстрацій на завдання та 30-хвилинної доналаштування. Ці 95% — це середній показник, а не показник на кожне завдання. Моя думка: найбільший обсяг навчальних даних у цьому оголошенні було зібрано людьми, а не роботами. Це робить питанням, хто саме збирав ці дані, чи були вони визнані та оплачені. Це те, за чим я слідкую у @vangrid_io: зйомка на телефон, виплати USDC після підтвердження, відбитки, прив’язані до Base. Чи ви би надали свої власні відеозаписи для навчання роботів?
1313Поділитися
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.