感謝 @axisroboticsTR 和 @Ferhat_NZ 發送的周邊包和禮物。在打開包裹時,我注意到 @axisrobotics 分享的這段最新示範影片。 他們使用強化學習訓練的專家模型,透過視覺隨機化直接遷移至真實機器人。在影片中的測試中,物體的位置並非固定,而是完全隨機,但機器人仍能無障礙地完成任務。 在物理人工智慧領域,填補模擬環境與現實世界之間的鴻溝,是最具挑戰性的任務之一。能看到這個團隊不僅僅停留在口頭上,而是實際打造出運作中的具體模型,實在令人讚賞,恭喜這個優秀的團隊!
Alucard感謝 @axisroboticsTR 和 @Ferhat_NZ 發送的周邊包和禮物。在打開包裹時,我注意到 @axisrobotics 分享的這段最新示範影片。 他們使用強化學習訓練的專家模型,透過視覺隨機化直接遷移至真實機器人。在影片中的測試中,物體的位置並非固定,而是完全隨機,但機器人仍能無障礙地完成任務。 在物理人工智慧領域,填補模擬環境與現實世界之間的鴻溝,是最具挑戰性的任務之一。能看到這個團隊不僅僅停留在口頭上,而是實際打造出運作中的具體模型,實在令人讚賞,恭喜這個優秀的團隊!
