Fei-Fei Li'nin World Labs'ı SceniX'i Satın Aldı: Fiziksel Yapay Zekâ Eğitimi 'Veri Toplamaktan' 'Dünyalar Yaratmaya' Geçiyor
World Labs
Fei-Fei Li tarafından kurulan World Labs, robotik simülasyon şirketi SceniX'i satın aldı ve Real-to-Sim-to-Real (R2S2R) sistemini tanıttı. Bu satın alma, dünya modellerinin gerçekçi alanlar üretmekten eylemlerin sonuçlarını simüle etmeye kaydığına işaret ediyor. Paralel olarak, Çinli şirket Wuwen AI, fiziksel yapay zekâ için benzer bir kapalı döngü 'Topla-Simüle Et-Üret' altyapısı kuruyor.
21 Temmuz'da World Labs, SceniX'i satın aldığını duyurdu ve bir hafta sonra R2S2R (Gerçekten-Simülasyona-Gerçeğe) sisteminin en son sonuçlarını açıkladı. Bu sistem, gerçek bir robot görevini simülasyona taşıyor, eğitim ve değerlendirme için görev senaryosunu ölçeklendiriyor ve ardından politikayı gerçek robotta uygulanmak üzere geri gönderiyor. Önemli olan, politikanın simülasyondaki göreli performansının gerçek dünyadaki performansını öngörüp öngörmediği ve simülasyondaki başarısızlık bölgelerinin potansiyel dağıtım sorunlarını ortaya çıkarıp çıkaramayacağıdır. World Labs, gerçek görevleri sayısız kontrol edilebilir, yeniden kullanılabilir eğitim dünyasına genişleten bir eğitim ve değerlendirme motoru oluşturmayı hedefliyor. Bu satın alma, robotiğe stratejik bir bahis yapıldığının altını çiziyor: dünya modelleri yalnızca görsel olarak gerçekçi ortamlar üretmekle kalmayacak, aynı zamanda robotların sanal dünyalarda hareket etmesine, deney yapmasına ve öğrenmesine de olanak tanıyacak. Paralel olarak, Çinli şirket Wuwen AI, 'Dünyayı Topla-Dünyayı Üret-Dünyayı Simüle Et' mimarisiyle benzer bir vizyonu dile getirerek fiziksel yapay zeka için veri altyapısı oluşturmayı hedefliyor. Wuwen AI, kapalı döngü veri döngülerini vurguluyor: gerçek dünya verileri dünya yeniden yapılandırmasını (Scan2Sim), üretken genişletmeyi (Gen2Sim) ve ('Wuqiong' dünya simülatörü aracılığıyla) fizik simülasyonunu besler; gerçekteki başarısızlıklar yeni veri üretimini tetikler. Şirket, bir sonraki rekabet sınırının yalnızca veri veya varlık biriktirmek değil, model yeteneklerini sürekli geliştiren birçok 'yararlı dünya' yaratmak olduğunu savunuyor.
Kaynak: QbitAI 量子位 —
orijinal
