روبوٹس کو تربیت دیتے وقت، بے عیب کامیابیاں اصل میں سب سے زیادہ قیمتی چیز نہیں ہوتیں۔ @axisrobotics کے ٹاسک ڈیزائن میں اصل کلید "پوسٹ ٹریننگ کارکشن" ہے: جب روبوٹ ماڈل پھنس جائے یا غلطی کرے، تو آپ فوراً داخل ہو کر اسے دستی طور پر راستہ دکھائیں۔ یہ بحالی کا لمحہ وہی ہوتا ہے جہاں ماڈل اصل میں سیکھتا ہے۔ آپ صرف حرکات کو بے ترتیب طور پر دہراتے نہیں سکتے—اس کے پیچھے ایک سخت "کوالٹی اسکور" چل رہا ہے۔ جھٹکے والے ان پٹس، تردید، اور بے ترتیب راستے فوراً فلٹر ہو جاتے ہیں۔ صرف نرم، کامیاب ٹرایجکٹریز ہی اسکور کے حد تک پہنچتی ہیں اور Base پر ریکارڈ ہوتی ہیں۔ بے کار ڈیٹا براہ راست کچرا ہو جاتا ہے۔ براؤزر میں WASM کے ذریعے MuJoCo کو مقامی طور پر چلانا اسے حقیقی طور پر استعمال کرنے لائق بناتا ہے۔ سرور کا کوئی لیگ نہیں، اس لیے آپ کے مائکرو ایڈجسٹمنٹس ریل ٹائم ریفلیکس کی درستگی کے ساتھ لاگو ہوتے ہیں۔ فزیکل AI کو بے شمار خام ان پٹس کی ضرورت نہیں؛ اسے صاف، انسانی طور پر درست شدہ ایج کیسز کی ضرورت ہوتی ہے۔
emre.tsبانٹیں
ذریعہ:اصل دکھائیں۔
اعلان دستبرداری: اس صفحہ پر معلومات تیسرے فریق سے حاصل کی گئی ہوں گی اور یہ ضروری نہیں کہ KuCoin کے خیالات یا خیالات کی عکاسی کرے۔ یہ مواد کسی بھی قسم کی نمائندگی یا وارنٹی کے بغیر صرف عام معلوماتی مقاصد کے لیے فراہم کیا گیا ہے، اور نہ ہی اسے مالی یا سرمایہ کاری کے مشورے کے طور پر سمجھا جائے گا۔ KuCoin کسی غلطی یا کوتاہی کے لیے، یا اس معلومات کے استعمال کے نتیجے میں کسی بھی نتائج کے لیے ذمہ دار نہیں ہوگا۔
ڈیجیٹل اثاثوں میں سرمایہ کاری خطرناک ہو سکتی ہے۔ براہ کرم اپنے مالی حالات کی بنیاد پر کسی پروڈکٹ کے خطرات اور اپنے خطرے کی برداشت کا بغور جائزہ لیں۔ مزید معلومات کے لیے، براہ کرم ہماری استعمال کی شرائط اور خطرے کا انکشاف دیکھیں۔