Roboter + LLM ≠ Verkörperte Intelligenz?

Heart of Machine PRO · Mitglieder-Newsletter Woche 36

---- Diese Woche erklären wir Ihnen ⑤ wichtige Dinge in der KI- und Robotikbranche, die einer sorgfältigen Prüfung wert sind ----

1. Roboter + LLM ≠ Verkörperte Intelligenz?

Was ist der nächste Schritt auf dem Weg der allgemeinen humanoiden Roboter + LLM-Technologie? Universal Robots + LLM Was sind die größten technischen Herausforderungen, die zu verkörperter Intelligenz führen? Wie stellte Boston Dynamics Roboter her, bevor LLM populär wurde? Welche Chancen bieten Durchbrüche im Szenenverständnis und bei Technologien für die Mensch-Maschine-Kollaboration? ...

2. Ist das Open-Source-Ökosystem von Llama 2 ein Kinderspiel oder eine Falle?

Ist das Open-Source-Ökosystem von Llama 2 zuverlässig? Wird Baichuan-2 voraussichtlich der heimische Ersatz für Llama 2 sein? Welche Bedeutung haben Open-Source-LLM-Trainings-Slices? Open Source und Closed Source, wie ist die Wettbewerbslandschaft im inländischen Großmodellbereich? Ist das Open-Source-Ökosystem von Llama 2 zuverlässig? Könnte Baichuan-2 eine inländische Alternative zu Llama 2 sein? Welche Bedeutung haben Open-Source-LLM-Trainings-Slices? Wie ist die Wettbewerbslandschaft zwischen Open Source und Closed Source im inländischen Großmodellbereich?

3. Ist RLAIF eine zuverlässige Alternative? Menschen (H) durch künstliche Intelligenz (KI) ersetzen?

Wie wird RLAIF implementiert? Wie verbessert KI-Annotation RL? Was sind die Vorteile von RALIF? Wie schneidet LLM basierend auf der RLAIF-Ausbildung ab? Ist es möglich, dass RLAIF RLHF ersetzt? Wird RLHF in Zukunft benötigt? Welche anderen aktuellen RL-Forschungen führt Google durch? ...

4. OpenAIs geheimes Training GPT-5

Gibt es Gerüchte über GPT-5? Welche Funktion hat GPT-5? Existiert GPT-5 wirklich? Sam Altman hat vorhin gesagt, dass er nicht an GPT-5 gearbeitet hat? ...

5. Wie viele Jahre hat es gedauert, bis KI die Übersetzungsarbeit übernommen hat?

Warum kam es bei allen spanischen Website-Redakteuren zu „Entlassungen“? Ist es zuverlässig, KI zum Übersetzen von Websites zu verwenden? Erfahren Sie mehr über die Geschichte der KI-Übersetzungsentwicklung ausgehend von Google? Erinnern Sie sich, wie KI-Übersetzung vor zehn Jahren aussah? Wo wird sich die KI-Übersetzung jetzt entwickeln? Warum werden alle Redakteure spanischsprachiger Websites entlassen? Ist der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Übersetzung von Websites zuverlässig? Werfen wir einen Blick auf die Entwicklung der Übersetzung mit künstlicher Intelligenz ausgehend von Google. Erinnern Sie sich, wie die Übersetzung durch künstliche Intelligenz vor zehn Jahren aussah? In welche Richtung wird sich die aktuelle Übersetzung künstlicher Intelligenz entwickeln?

Diese Vollversion des Newsletters enthält 5 Themeninterpretationen und 29 wichtige Neuigkeiten zum Thema KI und Robotik. Darunter sind 9 technische Punkte, 11 Inlandspunkte und 9 Auslandspunkte

Dieser Newsletter hat insgesamt 24646 Wörter und Sie können ihn bis zu 7 % kostenlos testen

Sie müssen nur 99 WeChat-Bohnen konsumieren, um die vollständige Interpretation dieser Ausgabe einzulösen, was 9,9 RMB entspricht

Interpretation wichtiger Dinge ①Roboter + LLM ≠ Verkörperte Intelligenz?

Zeitpunkt: 6. September

Ereignis: Zhihui Jun gab kürzlich in einem Interview bekannt, dass der universelle humanoide Roboter + LLM-Entwicklungsplan seines Unternehmerteams die Einrichtung eines Rechenzentrums und die iterative Rekonstruktion der Hardwarestruktur umfasst.

Zhihui Jun, was denken Sie über den nächsten Schritt in der allgemeinen humanoiden Roboter- und LLM-Technologie?

1. Zhihui Jun sagte im Interview, dass bei der verkörperten Intelligenztechnologieroute des LLM + universellen humanoiden Roboters die Kernschwelle in Daten liege. Einer der jüngsten Schwerpunkte von Zhiyuan Robotics ist der Aufbau eines eigenen Rechenzentrums.

Zhihui Jun fasste zusammen, dass seine Datenarbeit „überwachte Lerndaten“, „Simulationsdaten“ und „AIGC-generierte Daten“ umfassen wird

Zhihui Jun sagte, dass der nächste Plan darin besteht, Lingang innerhalb weniger Monate auf den Markt zu bringen und eine Szenario- und Simulationsplattform einzurichten, um Bewegungsdaten einzugeben, um die Generalisierungsfähigkeit des Roboters zu verbessern

2. Ein weiterer Schwerpunkt von Zhiyuan Robot ist die iterative Rekonstruktion der Hardwarestruktur mit dem Ziel, die Bewegungsleistung des Roboters zu verbessern.

Zhiyuan Robot gibt derzeit an, dass der Preis für humanoide Roboter auf unter 200.000 Yuan begrenzt wird

Herr Zhihui sagte, wenn der Preis von 200.000 Yuan nicht erreicht werden könne, werde der humanoide Roboter nicht kommerzialisiert werden

② Der Wert von 200.000 Yuan kann mit der 1-2-jährigen Investitionsrenditeperiode verglichen werden, die erforderlich ist, damit Roboter einige Arbeitskräfte in der Automobilindustrie mit neuer Energie ersetzen.

4. Die Methode des Zhiyuan Robotics-Teams zur Kostenkontrolle für die Massenproduktion umfasst zwei Aspekte:

Die Übernahme der selbst entwickelten Route, wie z. B. selbst entwickelte Kernkomponenten wie Gelenkmotoren und geschickte Hände, kann die Kosten um die Hälfte reduzieren

Reduzieren Sie die Hardwarekosten, indem Sie Software und Algorithmen verwenden, um die Genauigkeitsanforderungen zu erfüllen

Zhihui Jun sagte, dass ihr Hauptziel die Kommerzialisierung im Bereich der industriellen Fertigung sei und dass sie planen, dieses Ziel in der zweiten Hälfte des nächsten Jahres zu erreichen

6. Zhihui Jun erwähnte auch eine versteckte Linie in der Kommerzialisierung des Unternehmens, nämlich: „Eier legen auf dem Weg zum ultimativen Ziel universeller humanoider Roboter“.

① Universelle humanoide Roboter verfügen über den umfassendsten Robotertechnologie-Stack, und ihr Implementierungsprozess umfasst die Entwicklung und Optimierung einer Vielzahl modernster Technologien, die zur Schaffung innovativer Roboterprodukte in verschiedenen Spezialformen führen können.

Welche anderen Teams entwickeln neben der Expedition A1 von Zhiyuan Robot in China universelle humanoide Roboter? [6] [7]

Sind universelle Roboter und LLM gleichbedeutend mit verkörperter Intelligenz? [2] [3] [26]

Yao Qizhi, Gewinner des Turing-Preises, Akademiker der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und Direktor des Instituts für Cross-Information an der Tsinghua-Universität, sagte auf der Weltroboterkonferenz 2023: Zukünftige AGI muss verkörperte Einheiten haben, mit denen sie interagieren können die reale physische Welt, um verschiedene Aufgaben zu erledigen. Nur so können wir der Branche wirklich einen größeren Mehrwert bieten. Gleichzeitig wies Yao Qizhi darauf hin, dass verkörperte Roboter derzeit vor vier Hauptherausforderungen stehen:

1. Roboter können nicht über ein grundlegendes großes Modell wie ein großes Sprachmodell verfügen, um die Steuerung auf der niedrigsten Ebene in einem Schritt zu erreichen.

2. Die Herausforderung der Rechenleistung. Selbst mit dem von Google entwickelten Robotics Transformer-Modell sind noch viele Verbesserungen erforderlich, um eine Robotersteuerung zu erreichen

3. Bei der Integration der multimodalen Sinneswahrnehmung des Roboters gibt es noch viele Probleme, die gelöst werden müssen.

Die Entwicklung von Robotern erfordert eine große Menge an Datenerfassung und ist auch mit vielen Sicherheits- und Datenschutzproblemen konfrontiert

Wie stellte Boston Dynamics Roboter her, bevor LLM populär wurde?

Im Jahr 2021 veröffentlichte Pat Marion, ein leitender Robotikingenieur bei Boston Dynamics und Leiter der Atlas-Wahrnehmungssoftwareentwicklung, einen Artikel, in dem er die Technologie hinter Atlas Parkour erläutert. [4]

Atlas‘ Erzielung hervorragender Parkour-Fähigkeiten umfasst hauptsächlich drei Aspekte der Technologie: kognitive Parkour-Fähigkeiten, Atlas-Verhaltensbibliothek und modellprädiktive Kontrolle

2. Kognitive Parkour-Fähigkeit: einschließlich der Verwendung fortschrittlicher Tiefenkameras, Wahrnehmungsalgorithmen, fortschrittlicher Karten und anderer Komponenten

① Atlas verwendet eine TOF-Tiefenkamera, um Punktwolken der Umgebung mit 15 Bildern pro Sekunde zu erzeugen. Punktwolken sind großräumige Entfernungssammlungen.

② TOF (Time of Flight) bedeutet wörtlich übersetzt „Flugzeit“. Das Prinzip der Entfernungsmessung besteht darin, kontinuierlich Lichtimpulse an das Ziel zu senden und dann mithilfe des Sensors das vom Objekt zurückgegebene Licht zu empfangen und die Zielentfernung durch Erfassen der Flugzeit (Umlaufzeit) des Lichtimpulses zu ermitteln.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRoboter + LLM ≠ Verkörperte Intelligenz?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!