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全球AI领导者英伟达开源了,用于实体机器人和自动化驾驶的超大训练数据合集——NVIDIAPhysicalAIDataset。这个数据集一共15T,涵盖了超过320,000个机器人训练轨迹,以及多达1,000个通用场景描述包括一个SimReady集合。英伟达表示,未来将继续扩展PhysicalAIDataset,将其建设成世界最大、统一的开源数据集,可用于AI模型、医疗、自动化驾驶等不同领域,加速AI、实体机器人的训练效�
在全球机器人产业研发效率持续升级的背景下,端到端物理AI仿真技术已成为缩短产品开发周期、降低试错成本的关键基础设施。叠加《"十四五"机器人产业发展规划》与《新一代人工智能发展规划》的政策推动,机器人产业正面临技术自主化与规模化应用的双重挑战。我们的愿景是为美好世界加速。
【新智元导读】在用模拟环境训练机器人时,所用的数据与真实世界存在着巨大的差异。李飞飞团队提出「数字表亲」,这种虚拟资产既具备数字孪生的优势能补足泛化能力的不足,并大大降低了成本。他致力于利用仿真技术来拓展机器人操作能力,目标是推动日常通用机器人的发展,从改善我们的日常生活。
FAIR团队最新推出的Habitat3.0引起了广泛关注,这是一个令人激动的增强型AI模拟环境,旨在训练机器人在真实场景中进行导航。这一创新的推出对于提升AI模拟环境的仿真程度具有重要意义。多层次API:提供引擎、管道和服务器等多层次的API,以满足不同应用场景的需求。
机器人学习技术能够概括广泛的任务、设置和对象。这些策略需要广泛、多样化的数据集在实际的机器人环境中获取这些数据集既困难又昂贵。研究人员认为,研究语言和视觉语言模型的混合是否或是否可以提供出色的场景生成器,这将是一种引人入胜的未来方法。