Simate, въплътен AI стартъп, основан преди около три месеца, пусна Simate-beta, първата версия на това, което нарича физическа бърза система с общо предназначение, и казва, че моделът се нарежда на първо място в бенчмарка за манипулиране на роботи RoboDojo. Според моментна снимка на класацията, която компанията сподели, актуализирана на 23 септември, Simate-beta публикува среден резултат от 33,95 с 27,96% успеваемост. Simate казва, че представеният от него базов модел не е бил специално оптимизиран за бенчмарка и че резултатите от класацията са отделни от демонстрациите на реални роботи.
RoboDojo оценява общата манипулация на робота чрез генерализация, памет, фина манипулация, изпълнение с дълъг хоризонт и отворени задачи. Бързата система на Simate е предназначена да стои под по-бавен модел на разсъждение: докато общият модел разбива инструкция като подреждане на маса, бързата система възприема променяща се сцена и извежда действия в рамките на милисекунди. Компанията цитира 4D физическо възприятие и йерархична времева памет, така че робот проследява какво току-що се е случило, без да бъде забавян от дълги истории. Демонстрациите на истински роботи обхващат адаптиране на задачи от демонстрации, памет, многоетапни задачи като приготвяне на чай и фина манипулация. Архитектурата и размерът на модела ще бъдат представени в по-късен технически доклад.
Simate нарича своя подход AI за физически AI, като агентите участват в изследването. Неговата моделна рамка Sipai дефинира границите на модула, интерфейсите и стъпките за валидиране достатъчно ясно, за да могат агентите да променят, и вече поддържа световни модели, световни модели на действие, VLA и VLM архитектури. Автоматизирана изследователска машина, която компанията нарича AutoResearch, обединява документи, вътрешни бележки, код, миксове от данни, регистрационни файлове от минали експерименти и нови резултати от оценката в непрекъснато актуализиран изследователски контекст. Човешките изследователи поставят хипотези, цели и ограничения; агентите разграждат, провеждат и докладват експериментите.
Вътрешната инфраструктура управлява паралелно десетки изследователски линии, като подбира кандидатите със световни модели и симулации, така че само обещаващи подходи да достигат до истински роботи. Английският уебсайт на Simate изброява Sinfra като негова платформа за разработка, Sipai като негов модел на система и RoboScientist като AI учен в предварителен преглед на изследването. Компанията казва, че изследователи от Масачузетския технологичен институт, Калифорнийския технологичен институт, Университета Цинхуа и Пекинския университет са сред вътрешните тестери на нейната изследователска платформа.
Simate казва, че неговият основен екип преди това е взел модел за автономно шофиране от край до край в масово производство. Той планира да покаже нулеви резултати от обобщаване на сложни задачи до края на годината и да публикува документи, технически доклади и поетапен код с отворен код.
ВИЖТЕ СЪЩО: Вградена рамка за обучение GLOW на Knowin · Delta Intelligence изпраща Delta-0 · Световният модел Intern-W0 на Shanghai AI Lab
Source link