फ़े-फ़े ली की वर्ल्ड लैब्स ने SceniX का अधिग्रहण किया: भौतिक AI प्रशिक्षण 'डेटा इकट्ठा करने' से 'दुनिया बनाने' की ओर बदल गया

21 जुलाई को, वर्ल्ड लैब्स ने स्केनीएक्स के अधिग्रहण की घोषणा की, और एक सप्ताह बाद अपनी आर2एस2आर (रियल-टू-सिम-टू-रियल) प्रणाली के नवीनतम परिणामों का खुलासा किया। यह प्रणाली एक वास्तविक रोबोट कार्य को सिमुलेशन में ले जाती है, प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए कार्य परिदृश्य को बढ़ाती है, और फिर नीति को वास्तविक रोबोट पर वापस तैनात करती है। मुख्य बात यह है कि क्या सिमुलेशन में नीति का सापेक्ष प्रदर्शन वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करता है और क्या सिमुलेशन में विफलता क्षेत्र संभावित तैनाती समस्याओं को उजागर कर सकते हैं। वर्ल्ड लैब्स का लक्ष्य एक प्रशिक्षण और मूल्यांकन इंजन बनाना है जो वास्तविक कार्यों को कई नियंत्रणीय, पुन: प्रयोज्य प्रशिक्षण दुनिया में विस्तारित करता है। यह अधिग्रहण रोबोटिक्स पर एक रणनीतिक दांव को रेखांकित करता है: विश्व मॉडल केवल दृश्य रूप से यथार्थवादी वातावरण उत्पन्न नहीं करेंगे, बल्कि रोबोट को आभासी दुनिया के भीतर कार्य करने, प्रयोग करने और सीखने की अनुमति भी देंगे। समानांतर में, चीनी कंपनी वूवेन एआई ने अपने 'दुनिया इकट्ठा करें-दुनिया उत्पन्न करें-दुनिया का अनुकरण करें' वास्तुकला के साथ एक समान दृष्टि व्यक्त की है, जिसका उद्देश्य भौतिक एआई के लिए डेटा बुनियादी ढांचे का निर्माण करना है। वूवेन एआई बंद-लूप डेटा चक्रों पर जोर देता है: वास्तविक दुनिया का डेटा विश्व पुनर्निर्माण (स्कैन2सिम), जनरेटिव विस्तार (जेन2सिम), और भौतिकी सिमुलेशन (अपने 'वुकियोंग' विश्व सिम्युलेटर के माध्यम से) को खिलाता है, और वास्तविकता में विफलताएं नए डेटा उत्पादन को चलाती हैं। कंपनी का तर्क है कि अगला प्रतिस्पर्धी मोर्चा केवल डेटा या संपत्ति जमा करना नहीं है, बल्कि कई 'उपयोगी दुनिया' बनाना है जो लगातार मॉडल क्षमताओं में सुधार करते हैं।