深度分析
Config以資料轉換打造機器人基礎模型,服務製造業實體人工智慧
亞洲製造業的量產優勢正推動實體人工智慧落地。首爾與聖荷西創業公司Config鎖定機器人基礎模型(RFM)的資料層,透過受控錄製與資料轉換,把人類動作資料調整成更適合機器人學習的格式。公司已累積超過十萬小時的人類動作資料,並獲得三星、現代、LG等大型製造業資本支持。
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亞洲製造業的量產優勢正推動實體人工智慧落地。首爾與聖荷西創業公司Config鎖定機器人基礎模型(RFM)的資料層,透過受控錄製與資料轉換,把人類動作資料調整成更適合機器人學習的格式。公司已累積超過十萬小時的人類動作資料,並獲得三星、現代、LG等大型製造業資本支持。
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PRTS 以對比強化學習將語言指令視為目標,讓機器人模型在離線軌跡中學會估算達成目標的可能性,提升長程規劃與零樣本執行。在 167 億標記的多樣化操作與推理資料上預訓練,於多項基準測試中超越既有方法,顯示目標可達性估計能大幅改善機器人執行成功率,同時為長期規劃與人為介入的復原提供支援。