Google ने एक "जारी किया"GPT-लाइक” रोबोट मॉडल, RT-1
Google ने एक नया रोबोट मॉडल, RT-1 जारी किया है, जो इसके समान है GPT इसमें प्रयुक्त मॉडल OpenAI कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रम. नया मॉडल Google के ड्राइवर रहित कार कार्यक्रम सहित उसके अन्य रोबोटिक्स कार्यक्रमों को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है। यहां प्रस्तुत आरटी-1 मॉडल रोबोटिक्स के क्षेत्र में जेनरेटिव एआई मॉडल की ओर एक कदम है। वास्तविक दुनिया में, RT-1 700% सफलता दर के साथ 97 से अधिक निर्देशों को निष्पादित कर सकता है।
मशीन लर्निंग (एमएल) अनुसंधान में हालिया प्रगति, जैसे कि कंप्यूटर दृष्टि और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, एक साझा आम दृष्टिकोण द्वारा सक्षम किया गया है जो बड़े, विविध डेटासेट और अभिव्यंजक मॉडल का उपयोग करता है। हालांकि रोबोटिक्स के लिए इस दृष्टिकोण को लागू करने के लिए कई प्रयास किए गए हैं, रोबोटों ने अभी तक उच्च-सक्षम मॉडलों का उतना उपयोग नहीं किया है जितना कि अन्य उप-क्षेत्रों में।
डेवलपर्स ने एक प्रणाली विकसित करने के लिए रोबोट ट्रैजेक्टोरियों का एक बड़ा, विविध डेटासेट इकट्ठा किया जो नए कार्यों को सामान्यीकृत कर सकता है और विभिन्न विकृतियों और पृष्ठभूमि के लिए मजबूती प्रदर्शित कर सकता है। 130 महीनों में 17k एपिसोड इकट्ठा करने के लिए, उन्होंने 13 ईडीआर रोबोट मैनिपुलेटर्स तैनात किए, जिनमें से प्रत्येक में 7-डिग्री-ऑफ-फ्रीडम आर्म, टू-फिंगर ग्रिपर और एक मोबाइल बेस है। शोधकर्ताओं ने दूरस्थ टेलीऑपरेशन द्वारा प्राप्त मानवीय उदाहरणों का उपयोग किया, और उन्होंने प्रत्येक घटना को उस कमांड के लिखित विवरण के साथ चिह्नित किया जो रोबोट ने अभी-अभी किया था। वस्तुओं को चुनना और व्यवस्थित करना, दराजों को खोलना और बंद करना, वस्तुओं को दराजों के अंदर और बाहर निकालना, लम्बी वस्तुओं को सीधा खड़ा करना, वस्तुओं पर दस्तक देना, नैपकिन खींचना और जार खोलना डेटासेट में शामिल उच्च-स्तरीय कौशलों में से हैं।
निम्नलिखित वीडियो कई वास्तविक रसोई में कुछ नमूना PaLM-SayCan-RT1 लंबी-क्षितिज कार्य प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
सभी चार क्षेत्रों में, आरटी-1 सामान्यीकरण और लचीलापन के असाधारण स्तर को प्रदर्शित करते हुए, बेसलाइनों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
RT-1 रोबोटिक्स ट्रांसफॉर्मर वास्तविक दुनिया के रोबोटिक्स कार्यों के लिए एक एक्शन-जेनरेशन मॉडल है जो सरल और स्केलेबल है। यह सभी इनपुट और आउटपुट को टोकन करता है और प्रारंभिक भाषा फ्यूजन और टोकन लर्नर के साथ पूर्व-प्रशिक्षित एफिशिएंटनेट मॉडल का उपयोग करके उन्हें कंप्रेस करता है। RT-1 सैकड़ों कार्यों में मजबूत प्रदर्शन के साथ-साथ वास्तविक दुनिया की सेटिंग्स में व्यापक सामान्यीकरण और मजबूती को प्रदर्शित करता है।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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