Baovy06

• HODL qua giông bão, gặt quả lúc trăng lên. • Vị thế tạo nên tất cả. • Bình tĩnh trước con sóng, kiên định trước con chart.

1 NĐang theo dõi

1,1 Nngười theo dõi

Hoạt động

Thị trường AI robot đang phát triển cực kỳ nhanh chóng ngay lúc này. Từ các bộ dữ liệu video tập trung vào cá nhân, hệ thống ghi lại chuyển động, quy trình dữ liệu tổng hợp đến các công cụ thu thập dựa trên kẹp... cảm giác như mỗi tuần lại có một công ty dữ liệu robot mới ra mắt. Nhưng vấn đề thực sự là: không phải mọi loại dữ liệu đều hữu ích cho việc đào tạo robot. Trước khi thu thập một lượng lớn dữ liệu, câu hỏi quan trọng nhất nên là: "Bạn đang đào tạo robot làm gì chính xác?" PrismaX chia AI vật lý thành 2 loại chính: • Mô hình động học → tập trung vào điều khiển robot cấp thấp. Những thứ như cân bằng, nhảy, di chuyển, độ chính xác chuyển động. • Mô hình nền tảng → tập trung vào hoàn thành các nhiệm vụ thực tế. Những thứ như rửa bát, mở cửa, nhặt đồ vật, tương tác với môi trường. Và PrismaX chủ yếu tập trung vào mô hình nền tảng — bởi vì tương lai không chỉ cần những robot có thể nhào lộn. Nó cần những robot thực sự có thể giúp con người trong cuộc sống hàng ngày. Điều tôi thấy thú vị là PrismaX không chỉ đơn thuần "bán dữ liệu robot." Họ đi sâu hơn vào: • loại dữ liệu nào phù hợp với từng mô hình • dữ liệu robot chất lượng cao thực sự có nghĩa là gì • những gì nên thay đổi trong bộ dữ liệu • và những gì nên giữ nguyên để đạt được sự hội tụ tốt hơn Hiện tại, ngành công nghiệp robot đang thử nghiệm nhiều cách khác nhau để thu thập dữ liệu: • điều khiển từ xa → con người điều khiển robot từ xa • video con người → đào tạo từ video người thực hiện nhiệm vụ • hệ thống kẹp → con người sử dụng công cụ giống kẹp được theo dõi Mỗi phương pháp đều có điểm mạnh và điểm yếu riêng. Nhưng PrismaX tin rằng điều khiển từ xa vẫn cung cấp dữ liệu chất lượng cao nhất vì nó dễ kiểm soát hơn, chính xác hơn và dễ sử dụng hơn cho việc đào tạo mô hình nền tảng. Điều quan trọng nhất tôi rút ra từ bài viết của PrismaX là: "Robot không chỉ là nghiên cứu AI. Nó còn là một vấn đề kỹ thuật thực tế." Không công ty nào có tiền vô hạn, robot vô hạn hay thời gian vô hạn để đào tạo mô hình. Điều đó có nghĩa là bộ dữ liệu không chỉ cần lớn. Chúng cần cấu trúc đúng, phân phối đúng và chất lượng đúng để mô hình học hiệu quả. Và đó chính là lý do PrismaX tập trung mạnh vào các bộ dữ liệu robot được kiểm soát chặt chẽ, chất lượng cao thay vì chỉ chạy theo quy mô