فزیکل AI کا ایک ڈیٹا مسئلہ ہے جس کی کافی توجہ نہیں دی جا رہی۔ جب تک روبوٹس کو مختلف صورتحال سے نمٹنے کے لیے وسیع مقدار میں حقیقی دنیا کے تعامل کے ڈیٹا کی ضرورت ہے، تب تک بہتر ماڈلز اور بہتر ہارڈویئر صرف اتنا ہی کام کرتے ہیں۔ یہی وہ جگہ ہے جہاں @axisrobotics نے میری توجہ حاصل کی۔ Axis Franka ڈیٹاسیٹ نے اب Hugging Face پر 160K+ ڈاؤنلوڈس پار کر لیے ہیں، جس کا استعمال KAIST، نارتھ ویسٹرن، اور Tsinghua سمیت اکادمیا اور صنعت میں Yandex، Nota AI، اور ویتنام پوسٹس اینڈ ٹیلیکامونیکیشنز گروپ کے ذریعے ہو رہا ہے۔ اور اگلی نسخہ مزید آگے بڑھے گا: 1.2M ٹرایجکٹریز 1,200 کام وسیع تر اٹومک صلاحیتیں مزید روبوٹ امبوڈیمنٹس کے لیے سپورٹ دلچسپ بات صرف 160K سے 1.2M ٹرایجکٹریز تک کا اضافہ نہیں ہے۔ روبوٹس کو صرف ایک ہی حرکت کے مزید مثالوں کی ضرورت نہیں ہوتی۔ انہیں مختلف اشیاء، ماحول، حرکات، اور انتہائی صورتحالوں میں ایک ہی بنیادی مہارت دکھائی دینی چاہئے۔ اس تنوع کی وجہ سے ماڈل "میں نے پہلے یہ دیکھا ہے" سے آگے بڑھ کر اصل میں سمجھنے لگتا ہے کہ ایک کام کس طرح کام کرتا ہے۔ اس لیے جب ایک ڈیٹاسیٹ اپنے کاموں کے دائرہ اور تنوع کو مستقل طور پر وسعت دे�تی ہے، تو وہ صرف تعارف کا ایک ساکت مجموعہ نہیں رہتی۔ وہ اگلے نسل کے فزیکل AI کو تربیت دینے کے لیے بنیاد بن جاتی ہے۔ اس طرف Axis اپنے Franka ڈیٹاسیٹ کے اگلے نسخے کے ساتھ جا رہا ہے۔ https://t.co/7yFTIktZUz