Rhoda AI erősebb csomagolás-kinyerést ér el jobb videó-előrejelzéssel
Szeptemberben közzétett skálázási jelentés szerint a jobb video-előrejelzés erősebb csomagolás-kinyerési teljesítményt hozott; októberben a tapintási jelentés kiterjesztette a ciklust a tapintásra, és a The Sequence 2026. októberében publikálta ezeket az eredményeket.
Rövid érzékszervi jövőket előrejelző modell szervezi a robotok viselkedését, miközben egy külön inverz-dinamika modell alakítja át ezeket a jövőket mozgásparancsokká — írja a The Sequence. (TheSequence)
A modell alapelvei
Az inverz-dinamika modell a predikciós kimenetet valós motorvezérléssé alakítja, így a robotok a látott események alapján azonnal cselekedhetnek.
Skálázási jelentés: jobb videó-előrejelzés
A szeptemberi skálázási jelentés szerint a fejlettebb video-előrejelzés erősebb bearing-unpacking teljesítményt eredményezett, ami a robotok gyorsabb és pontosabb doboznyitását teszi lehetővé.
Érintéses kiterjesztés
Az októberi tapintási jelentés kiterjeszti a predikciós hurkot a tapintásra, ezáltal a robotok a vizuális előrejelzés mellett a fizikai érintésből is képesek döntést hozni.
A megközelítés a hatalmas mennyiségű nyilvánosan elérhető tréningvideóra épül, ami lehetővé teszi a modell gyors tanulását különböző ipari szituációkban.
A The Sequence szerint nem egyértelmű, hogy a jelenlegi, egy feladatra és egy testre vonatkozó eredmények átültethetők-e más munkafolyamatokra, ismételt tréningekre vagy hosszú távú gyári üzemeltetésre.