Компания Simate, основанный около трех месяцев назад стартап в области воплощенного ИИ, выпустила Simate-beta — первую версию того, что она называет универсальной физической быстрой системой. По заявлению компании, модель заняла первое место в рейтинге RoboDojo по манипулированию роботами. Согласно представленному компанией снимку таблицы лидеров, обновленному 23 сентября, Simate-beta показала средний балл 33,95 с уровнем успеха 27,96%. Simate утверждает, что представленная базовая модель не была специально оптимизирована для бенчмарка, и результаты в таблице лидеров не связаны с демонстрациями на реальных роботах.
RoboDojo оценивает общие возможности манипулирования роботами по таким параметрам, как обобщение, память, точное манипулирование, выполнение долгосрочных задач и открытые задачи. Быстрая система Simate предназначена для работы под управлением более медленной модели рассуждений: в то время как общая модель разбивает инструкцию, например, уборку стола, быстрая система воспринимает меняющуюся сцену и выдает действия за миллисекунды. Компания ссылается на 4D-физическое восприятие и иерархическую временную память, благодаря чему робот отслеживает происходящее, не замедляясь из-за длинной истории. Демонстрации на реальных роботах охватывают адаптацию задач на основе демонстраций, память, многошаговые задания, такие как приготовление чая, и точное манипулирование. Архитектура и размер модели будут представлены в более позднем техническом отчете.
Simate называет свой подход «ИИ для физического ИИ», где агенты участвуют в исследованиях. Ее фреймворк модели Sipai четко определяет границы модулей, интерфейсы и этапы проверки, позволяя агентам вносить изменения, и уже поддерживает архитектуры world models, world action models, VLA и VLM. Автоматизированная исследовательская система, которую компания называет AutoResearch, объединяет статьи, внутренние заметки, код, наборы данных, журналы прошлых экспериментов и результаты новых оценок в постоянно обновляемый исследовательский контекст. Исследователи-люди устанавливают гипотезы, цели и ограничения; агенты разбивают, проводят и сообщают об экспериментах.
Внутренняя инфраструктура параллельно поддерживает десятки исследовательских направлений, отбирая кандидатов с помощью мировых моделей и симуляции, чтобы только перспективные подходы достигали реальных роботов. Англоязычный веб-сайт Simate перечисляет Sinfra как свою платформу разработки, Sipai как свою модельную систему и RoboScientist как ИИ-ученого в предварительном просмотре исследований. Компания заявляет, что исследователи из Массачусетского технологического института, Калифорнийского технологического института, Университета Цинхуа и Пекинского университета входят в число внутренних тестировщиков ее исследовательской платформы.
Simate заявляет, что ее основная команда ранее вывела на массовое производство сквозную модель автономного вождения. Компания планирует продемонстрировать результаты нулевого обобщения на сложных задачах к концу года и выпустить статьи, технические отчеты и поэтапно открытый исходный код.
СМОТРИТЕ ТАКЖЕ:Фреймворк воплощенного обучения GLOW от Knowin · Delta Intelligence выпускает Delta-0 · Модель физического мира Intern-W0 от Shanghai AI Lab
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
