首頁1X 推出全球模型以推動機器人視覺學習
Neo人形機器人的開發商 1X 推出了一款全新的人工智慧模型，旨在理解現實世界的動態，並讓機器人能夠自主學習。
這款名為「1X World Model」的物理基礎模型，透過視訊輸入與指令提示，為 Neo 機器人賦予新能力。據 1X 表示，該系統讓機器人能夠學習超出原始訓練範圍的任務。
此項公告正值 1X 籌備推出家用版 Neo 人形機器人之際。該公司已於十月開始接受預購，預計今年內出貨。公司發言人拒絕透露具體的出貨時程或訂單數量，僅表示預購數量已超出預期。
「經過多年開發我們的世界模型並精進 Neo 類人化設計，Neo 現在能夠從線上影片中學習，並將所學知識直接應用於實體世界，」1X 創辦人兼執行長 Bernt Børnich 表示。「透過將提示語轉化為新動作——即使沒有先前的範例——這標誌著 Neo 具備自我學習並掌握廣泛任務能力的開端。」
聲稱該機器人能將任何指令轉化為行動，此說法雖雄心勃勃，但並不完全精確；舉例來說，你無法僅指示 Neo 開車，就期望它能立即完成平行停車。然而，學習過程確實正在發生。
該公司發言人澄清，當前的世界模型並不能讓 Neo 機器人僅憑一段影片提示就立即執行新任務。實際上，模型會處理與特定提示相關的影片資料，並將所得的洞察分發至整個機器人網路。這能增強它們對物理世界的集體理解，並擴展其實務知識。
該模型還可讓使用者洞察 Neo 如何解讀特定指令並規劃回應。這些行為數據有助於 1X 訓練模型，朝著未來讓機器人能有效回應完全嶄新指令的目標邁進。
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評論 (2)
0/500
![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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