AniekemeUmoh

vip
Số năm 1.3Năm
Cấp cao nhất 0
Chưa có nội dung
Tầm nhìn hoàn chỉnh của StrikeRobot: Từ mô phỏng đến triển khai
Xây dựng AI vật lý không phải là tạo một robot, huấn luyện một mô hình và hy vọng nó hoạt động ngoài đời thực. Thách thức thực sự là kết nối mọi giai đoạn của quy trình, và đó là tầm nhìn lớn hơn phía sau @StrikeRobot_ai.
Nó bắt đầu với SR Platform: hạ tầng để tạo các môi trường số và các tài sản được mô tả rõ ràng mà robot cần học và vận hành trong đó. Thay vì coi mô phỏng chỉ là một công cụ kiểm thử độc lập, nó trở thành điểm khởi đầu để xây dựng thế giới mà một hệ thống thông minh cuối cùng sẽ tương tác.
Từ đó, các tài sản có t
NVDA-0,83%
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Tầm nhìn StrikeRobot Chiến lược Dài hạn: Một lớp trí tuệ, nhiều robot
Tương lai của robot sẽ không được quyết định bởi một kiểu máy duy nhất;
→ Robot hình người có thể phù hợp với các môi trường được thiết kế dựa trên chuyển động của con người.
→ Robot bốn chân có thể di chuyển qua địa hình khó đối với các hệ thống bánh xe hoặc hai chân.
→ Robot công nghiệp nổi bật về độ chính xác và khả năng lặp lại, trong khi các nền tảng di động có thể hoạt động trong những môi trường rộng lớn và luôn thay đổi.
Những thân hình khác nhau sẽ tiếp tục phục vụ cho những mục đích khác nhau, nhưng thách thức lớn
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Tham vọng thật sự của StrikeRobot còn lớn hơn việc chế tạo robot tốt hơn
Phần lớn các công ty robot đều tập trung vào cỗ máy ở trước mặt: robot hình người, robot tứ chân, cánh tay công nghiệp, hay một robot chuyên dụng được tạo cho một môi trường cụ thể.
@StrikeRobot_ai tiếp cận vấn đề theo một hướng khác. Thách thức lớn hơn trong lĩnh vực robot không chỉ là tạo ra phần cứng có năng lực cao hơn. Đó là xây dựng cơ sở hạ tầng để trí tuệ có thể di chuyển giữa các cỗ máy vật lý khác nhau.
Đó là chỗ SR Platform và SR Agentic nằm trong bức tranh tổng thể. Nền tảng này cung cấp nền móng để tạo
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Ngành robot học không nhất thiết cần thêm một hệ điều hành theo nghĩa truyền thống. Nó cần hạ tầng kết nối nhiều hệ thống cần thiết để biến #AI vật lý thành hiện thực.
Ngày nay, trí thông minh của một robot có thể được tách khỏi thân thể của nó, môi trường huấn luyện tách khỏi môi trường triển khai, và dữ liệu tách khỏi các hệ thống sử dụng nó. Tài sản được tạo ở một nơi, mô phỏng diễn ra ở nơi khác, các mô hình được huấn luyện qua một pipeline khác, và việc chuyển mọi thứ lên phần cứng vật lý sẽ mang đến một loạt thách thức hoàn toàn mới.
@StrikeRobot_ai đang hướng tới một lớp kết nối những m
NVDA-0,83%
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Dạo này W’s từ Duelbet ngày càng nhiều, đến mức không thể tin nổi.
Có một lý do khiến nơi này đã là một trong những #crypto casino lớn nhất hiện nay… và bạn chỉ có thể tưởng tượng nó sẽ còn lớn đến mức nào khi đội ngũ cuối cùng tung token của họ.
Bất kỳ ai tạo tài khoản trên và nạp tiền (bất kỳ số tiền nào) đều sẽ khóa một suất nhận airdrop được đảm bảo. Tin tôi đi, bạn không muốn bỏ lỡ việc điều này sẽ “khổng lồ” cỡ nào đâu.
Họ cũng liên tục bổ sung các sảnh mới và nhiều game trực tiếp hơn.
Nếu bạn thích cờ bạc, thì đây là một cơ hội mà bạn thực sự không nên bỏ qua.
TOKEN-4,48%
AIRDROP0,00%
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Tham vọng thật sự của StrikeRobot còn lớn hơn việc chế tạo robot tốt hơn
Hầu hết các công ty robot đều tập trung vào cỗ máy ở ngay trước mặt họ; robot hai chân, robot bốn chân, cánh tay công nghiệp, hoặc robot chuyên dụng được chế tạo cho một môi trường cụ thể.
@StrikeRobot_ai đang tiếp cận vấn đề theo một hướng khác. Thách thức lớn hơn trong lĩnh vực robot không chỉ là tạo ra phần cứng có năng lực hơn. Đó là xây dựng hạ tầng cho phép trí tuệ di chuyển qua nhiều cỗ máy vật lý khác nhau.
Đó là nơi Nền tảng SR Platform và SR Agentic nằm trong bức tranh tổng thể. Nền tảng này cung cấp nền tảng để
NVDA-0,83%
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Cơ sở hạ tầng còn thiếu phía sau AI vật lý
Thách thức lớn nhất của AI vật lý có thể không nằm ở việc thiếu các mô hình đủ năng lực hay những robot ấn tượng. Vấn đề nằm ở sự thiếu một cơ sở hạ tầng thống nhất kết nối mọi thứ với nhau giữa chúng.
Ngày nay, ngăn xếp robotics thường bị chia cắt. Một hệ thống xử lý mô phỏng. Hệ thống khác quản lý tài sản robot. Một mô hình riêng cung cấp trí tuệ. Dữ liệu được thu thập thông qua các đường ống khác nhau, trong khi việc triển khai lên phần cứng thực lại tạo thêm một lớp phức tạp khác.
Kết quả là một quy trình phát triển mà mỗi robot, môi trường hay nh
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Vòng lặp phát triển toàn bộ của robot đang làm phát triển liên tục mọi Robot Từ khi bắt đầu
Khó khăn thực sự trong lĩnh vực robot không chỉ nằm ở việc dạy một cỗ máy thực hiện một tác vụ duy nhất, mà là tạo ra một hệ thống có thể liên tục cải tiến.
Một robot cần được huấn luyện trong các môi trường có thể tạo ra và chỉnh sửa nhanh chóng. Hành vi của nó cần được kiểm thử trong mô phỏng trước khi triển khai. Trí tuệ của nó cần suy luận để thực hiện các tác vụ và thích nghi với điều kiện thay đổi. Rồi khi được triển khai ngoài thế giới thực, mọi tương tác đều tạo ra dữ liệu mới để cải thiện chu k
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Vision cấp cho một cánh tay robot một bản đồ nhưng không cấp cho nó khả năng gắp.
Thử nhặt một quả trứng chỉ bằng dữ liệu camera và không có phản hồi lực (force feedback): hoặc bạn làm nó vỡ, hoặc bạn làm rơi nó. Không có tín hiệu nào cho cơ cấu chấp hành biết rằng “bạn đang ở 80% ngưỡng áp lực gây gãy, hãy giảm lực đi”.
Tín hiệu đó chỉ tồn tại dưới dạng dữ liệu haptic: lực, mô-men (torque), áp suất xúc giác, phát hiện trượt.
Vì vậy, “nút thắt cổ chai của Embodied AI” giờ không còn là vấn đề của vision nữa. Nó là vấn đề của touch (xúc giác). Bạn có thể có một mô hình 3D hoàn hảo của một núm cử
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Trí tuệ nhân tạo đã tiến rất nhanh. Niềm tin, trí nhớ và danh tiếng thì không.
Đó chính xác là điều mà khái niệm Vanar Org được thiết kế để khắc phục.
Một Tổ chức sẽ lưu bối cảnh kinh doanh, điều phối các nhân sự chuyên môn, tuân thủ chính sách và xây dựng hồ sơ theo thời gian có thể xác minh được.
Việc chuyển sang Base cho phép đội ngũ tập trung hoàn toàn vào việc biến tầm nhìn đó thành hiện thực.
Đáng để cân nhắc tại Bullish trên $VANRY .
VANRY11,51%
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Khoảng cách giữa các mô hình AI và máy móc vật lý
Các mô hình AI có thể suy luận về thế giới, còn robot có thể di chuyển qua đó, nhưng việc biến trí tuệ thành hành động vật lý đáng tin cậy đòi hỏi nhiều hơn việc chỉ đặt một mô hình mạnh mẽ vào trong một cỗ máy.
Một robot cần hiểu môi trường của mình, tương tác với các vật thể, đưa ra quyết định, học hỏi từ kinh nghiệm và thực hiện hành động an toàn. Khoảng cách giữa việc biết phải làm gì và thực sự làm được trong thế giới vật lý chính là nơi diễn ra phần lớn những công việc robotics khó nhất.
Đó là lớp @StrikeRobot_ai đang hướng tới. SR
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bước đi đầu tiên hướng tới quyền tự chủ của robot là bắt chước con người
Một đứa trẻ học cách buộc giày không bắt đầu bằng suy luận độc lập. Các em quan sát, sao chép chuyển động, mắc lỗi ở một vài lần thử, điều chỉnh tay, rồi lặp lại quá trình cho tới khi hành động trở nên quen thuộc đủ để có thể thực hiện mà không cần hướng dẫn. Quyền tự chủ của robot cũng đi theo lối tương tự.
Robot không thể chỉ được giao một nhiệm vụ và kỳ vọng sẽ tự phát triển khả năng phán đoán vật lý chỉ từ các chỉ dẫn. Trước khi có thể hành động một cách đáng tin cậy mà không cần người hỗ trợ, robot cần các ví dụ về c
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Kiến trúc bốn lớp chỉ là một phần trong tầm nhìn StrikeRobot;
Bộ điều phối (Orchestrator), Xưởng tạo tài sản (Asset Forge), Kiến trúc bố cục (Layout Architect) và Cầu MJCF (MJCF Bridge) có thể được xem như bốn thành phần tách biệt.
Tuy nhiên, cùng nhau chúng đại diện cho điều quan trọng hơn nhiều: quá trình biến một ý tưởng của con người thành một môi trường robot hoạt động được.
Người dùng bắt đầu với một hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên. Orchestrator diễn giải hướng dẫn đó và chuyển nó thành kế hoạch cảnh có cấu trúc. Asset Forge sau đó tạo hoặc truy xuất các đối tượng cần thiết cho môi trường đó
Xem bản gốc
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Chỉ trong thời gian ngắn, đã có 23.000 USD được tạo ra.
Điều này chứng minh một điều: Duelbet có một số tỷ lệ cược tốt nhất hiện nay dành cho những ai quan tâm đến việc cá cược.
Tôi khuyên bạn nên nắm bắt cơ hội khi còn kịp, tạo tài khoản, nhận ưu đãi nạp tiền 500% + 500 lượt quay miễn phí, tận hưởng hoàn tiền ngay lập tức lên đến 50% số tiền cược của bạn theo thời gian thực và chuẩn bị vị trí cho đợt airdrop sắp tới của họ.
Thời gian đang dần hết, bạn có thể xem ngay bây giờ tại và bắt đầu.
AIRDROP0,00%
Xem bản gốc
post-image
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
  • Đã ghim