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                功能強擴充方便 1794-IV16 節省成本

                品牌: A-B
                型號: 1794-IV16
                產地: 美國
                單價: 800.00元/件
                發貨期限: 自買家付款之日起 天內發貨
                所在地: 福建 廈門
                有效期至: 長期有效
                發布時間: 2023-11-22 12:10
                最后更新: 2023-11-22 12:10
                瀏覽次數: 97
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                功能強擴充方便 1794-IV16 節省成本

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                如今,科技巨頭主動肩負起機器人研發的重任,正你追我趕奔赴下一場科技盛宴。當地時間10月20日,英偉達、meta各自發布了重磅機器人訓練工具。

                英偉達開發的AI代理Eureka可以教會機器人復雜的運動控制技能,比如轉筆、打開抽屜和柜子、拋球和接球、操作剪刀。英偉達稱這一突破將重新定義機器學習。

                meta則推出了Habitat 3.0模擬器,可教授機器人如何與物理世界進行交互,meta將其稱為“社交智能機器人研發路上的里程碑”。

                究竟是什么樣的工具?新成果的意義何在?

                英偉達Eureka——大模型參與訓練機器人

                Eureka的全稱是Evolution-driven Universal Reward Kit for Agent,本質是一種由大模型驅動的算法生成工具。借助GPT-4寫代碼的能力,Eureka擁有了出色的獎勵函數設計能力,可以自主編寫獎勵算法來訓練機器人。

                Eureka的關鍵所在,是通過上下文來實現了人類水平的獎勵算法設計。簡單來說,就是用GPT-4的零樣本生成、代碼編寫以及上下文改進功能,對獎勵執行策略進行優化,由此通過強化學習來進行復雜的技能。

                英偉達稱,在29種不同的開源強化學習(RL)環境中,Eureka獎勵設計的性能達到了人類水平,這些環境包括10種不同的機器人形態(四足機器人、四旋翼機器人、雙足機器人、機械手以及幾種靈巧手)。在沒有任何特定任務提示或獎勵模板的情況下,Eureka生成的獎勵程序在超過80%的任務上優于專家編寫的獎勵程序。這使得機器人的平均性能提高了50%以上。

                機器人通過Eureka學會了轉筆、拋接球、打開柜子(注:這些機械手指上下翻飛的場景,暫時于虛擬環境)

                人形機器人通過Eureka學習跑步步態

                英偉達這項研究由其與賓夕法尼亞大學、加州理工學院、德州大學奧斯汀分校的研究人員合作完成。目前該項目完全開源。

                在機器人領域,有一個“莫拉維克悖論”——人類所獨有的高階智慧能力只需要非常少的計算能力,但無意識的技能和直覺(如辨識人臉、舉起鉛筆、在房間內走動、回答問題等能力)卻需要極大的運算能力,即越簡單的事情越難,越難的事情越簡單。

                這也是為什么人類早已創造出打敗世界棋手的AlphaGo,卻仍不能讓機器人擁有像兩三歲小孩一樣的感知力和行動力。

                英偉達的新成果展示了大模型在機器人精細化控制方面的作用,在英偉達的推動下,更智能的機器學習方式有望被迅速引入工業和消費應用領域。

                meta Habitat——人機交互直指具身智能

                meta的Habitat同樣為訓練機器人而生。據介紹,Habitat 3.0是個支持在多樣化、逼真的室內環境中,就人機交互任務進行大規模訓練的模擬器。

                具體來看,Habitat 3.0可以利用紅外捕捉系統精心構建一個虛擬環境,如辦公空間、住宅和倉庫等,其中物體的形狀和大小完全復制現實世界,該工具還可在外貌和姿勢上對人類進行真實的模擬,支持從簡單(如行走和揮手)到復雜(如與物體交互)等各種類型的動作,還可模擬多種真實的社交場景。

                機器人和人形化身同處一個空間,且虛擬環境中的人形化身既可由算法控制,也可由真人通過鍵盤、鼠標以及VR頭顯等進行控制。網上已經有人期待在meta Quest VR中體驗Habitat 3.0了。

                meta的目的很明確——通過Habitat 3.0,讓AI智能體在真實世界和人類互動。

                與真實世界進行交互正是實現具身智能的基礎,正如meta的AI研究部門(FAIR)所說,Habitat 3.0等新產品的發布代表了他們在具身智能方面的進步。

                FAIR表示,Habitat 3.0將把機器人AI代理的學習時間從幾個月甚至幾年縮短到幾天。它還能在安全的模擬環境中更快速地測試新模型,不會有任何風險。

                在推出Habitat 3.0的meta還宣布發布Habitat合成場景數據集(Habitat Synthetic Scenes Dataset),這是一個由藝術家撰寫的三維數據集,可用于訓練人工智能導航代理;還發布了Home Robot,這是一個機器人助手軟硬件平臺,可在模擬和真實環境中使用。

                英偉達深耕運動控制,meta注重交互能力,這兩大能力正是機器人進入千家萬戶的前提。

                華為“天才少年”稚暉君離開華為后奔赴機器人創業,他曾在其機器人產品首秀上引用一個網絡段子:我們想讓AI做的事,是做飯、打掃房間、洗衣服、扔垃圾,它們實際在做的事,是聊天、繪畫、寫作、作曲、打游戲……

                工業機器人已經愈發普及的當下,如何讓機器人成為普通家庭的助手、日常生活中的伙伴,已經成為新的科技熱點。

                一個包攬家務活、零碎事的家用機器人,距離我們還有多遠呢?

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