LarA 1X apresenta um modelo global para impulsionar a aprendizagem visual de robôs
A 1X, empresa responsável pelo robô humanóide Neo, apresentou um novo modelo de IA projetado para compreender a dinâmica do mundo real e permitir que os robôs aprendam de forma independente.
Esse modelo baseado em física, chamado 1X World Model, utiliza entradas de vídeo e comandos para dotar os robôs Neo de novas capacidades. De acordo com a 1X, o sistema permite que os robôs aprendam tarefas além do treinamento original.
O anúncio coincide com os preparativos da 1X para lançar seus humanóides Neo para uso doméstico. A empresa começou a aceitar pré-vendas em outubro, com entregas programadas para este ano. Um porta-voz da empresa se recusou a fornecer um cronograma específico de envio ou divulgar números de pedidos, afirmando apenas que as pré-vendas superaram as expectativas.
“Após anos desenvolvendo nosso modelo de mundo e refinando o design humanóide do Neo, ele agora pode aprender com vídeos online e aplicar diretamente esse conhecimento no mundo físico”, disse Bernt Børnich, fundador e CEO da 1X. “Ao traduzir comandos em novas ações — mesmo sem exemplos prévios —, isso representa o início da capacidade do Neo de se autoaprender e dominar uma ampla gama de tarefas.”
A afirmação de que o robô pode transformar qualquer comando em uma ação é ambiciosa e não totalmente precisa; por exemplo, não é possível simplesmente instruir um Neo a dirigir um carro e esperar que ele estacione em paralelo imediatamente. No entanto, um processo de aprendizagem está de fato ocorrendo.
Um porta-voz da empresa esclareceu que o modelo de mundo atual não permite que os robôs Neo realizem instantaneamente uma nova tarefa com base apenas em um comando de vídeo. Em vez disso, os dados de vídeo associados a comandos específicos são processados pelo modelo, e os insights são então distribuídos pela rede de robôs. Isso aprimora sua compreensão coletiva do mundo físico e expande seu conhecimento prático.
O modelo também oferece visibilidade sobre como o Neo interpreta e planeja respostas a determinados comandos. Esses dados comportamentais auxiliam a 1X no treinamento dos modelos, avançando em direção a um futuro em que os robôs possam responder efetivamente a instruções totalmente novas.
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Comentários (2)
![BenjaminMiller]()
So they're basically giving robots a physics engine in their brains? That sounds cool but also kinda scary. How do they handle all the messy real-world noise that simulators can't capture? 🤔
![MatthewBaker]()
Interesting approach, but I'm a bit skeptical about how well a physics-based world model can handle the messy unpredictability of real environments. The video input part sounds promising for learning, but I wonder about the computational cost and if it'll lead to robots that are good at specific tasks but lack common sense. The race for humanoid AI is heating up! 🤖
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