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OpenAI衍生公司人工智能模型 让机器人像人一样思考、学习

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    OpenAI曾于2021年夏天宣布解散其机器人团队,原因是缺乏足够的数据来训练机器人使用人工智能进行移动和推理。但三位来自OpenAI的早期研究科学家创立的初创公司Covariant,声称已经解决了这一难题。

    Covariant AI系统的特点:

    结合推理与物理能力:Covariant开发的AI系统融合了大型语言模型的推理技能和先进机器人的物理灵巧性。新模型RFM-1:推出了RFM-1模型,能够处理多种输入类型,包括文本、图像、视频、机器人指令和测量数据,以执行任务。多模态输入:RFM-1能够接受和理解五种不同类型的输入,使得机器人可以更全面地理解任务需求。自主执行任务:例如,向模型展示装满运动器材的箱子图片,并给出指令,机器人能够识别并抓取指定物品。反馈与交互:如果模型预测无法正确抓取物品,它可以主动请求建议,如询问使用吸盘改善抓握。适应性:机器人能够使用训练数据来适应环境,而不是依赖于特定任务的复杂代码。通用AI平台:Covariant开发了一个与Covariant Brain兼容的机器人AI平台,赋予机器人视觉识别、思考、行动和学习的能力。

    结合推理与物理能力:Covariant开发的AI系统融合了大型语言模型的推理技能和先进机器人的物理灵巧性。

    新模型RFM-1:推出了RFM-1模型,能够处理多种输入类型,包括文本、图像、视频、机器人指令和测量数据,以执行任务。

    多模态输入:RFM-1能够接受和理解五种不同类型的输入,使得机器人可以更全面地理解任务需求。

    自主执行任务:例如,向模型展示装满运动器材的箱子图片,并给出指令,机器人能够识别并抓取指定物品。

    反馈与交互:如果模型预测无法正确抓取物品,它可以主动请求建议,如询问使用吸盘改善抓握。

    适应性:机器人能够使用训练数据来适应环境,而不是依赖于特定任务的复杂代码。

    通用AI平台:Covariant开发了一个与Covariant Brain兼容的机器人AI平台,赋予机器人视觉识别、思考、行动和学习的能力。

    Covariant AI系统的意义:

    自主学习:机器人可以像人类一样通过学习来适应新任务和环境。

    简化编程:工地经理可以用人类语言下达指令,机器人能够理解和执行,减少了对专业编程的依赖。

    广泛应用:机器人可以在各种场景下有效工作,提高了自动化的灵活性和效率。

    Covariant的AI系统代表了机器人学习和自动化技术的重大进步,它使得机器人能够更加智能和自适应地完成复杂的任务,同时简化了与人类的交互过程。这不仅为工业自动化带来了新的可能性,也为未来机器人技术的发展指明了方向。

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