El fundador y director ejecutivo de la empresa declaró sinceramente en la Conferencia Mundial de Robótica que el «momento ChatGPT» de la industria aún está a varios años, ya que el mayor cuello de botella sigue siendo la insuficiente capacidad de generalización de la IA incorporada. La eficiencia de los robots en escenarios del mundo real, como las fábricas, sigue siendo limitada.
#GateStockInsightsChallenge

Ver original

Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.

5 me gusta179 visualizaciones

Recompensa
5
6
2
Compartir

Comentar

Añadir un comentario

HeadShoulderFinder

· hace 3 horas

Muchos creen que los robots están a punto de despegar, pero Wang Xingxing echa un jarro de agua fría: la IA incorporada aún está en fase de aprendizaje. La realidad es que funciona de maravilla en el laboratorio, pero en cuanto llega a la fábrica se viene abajo; la palabra «generalización» suena sencilla, pero hacerla realidad es difícil. Hay que ir poco a poco: el momento ChatGPT no puede apresurarse.

Ver originalResponder0

CTAHunter

· hace 3 horas

La falta de capacidad de generalización es, efectivamente, el mayor cuello de botella.

Ver originalResponder0

LendYinYang

· hace 3 horas

Olvídense del «momento ChatGPT»: incluso decir que «funcionan» sería exagerar. Los entornos de fábrica son tan complejos que ya es bastante si un robot puede adaptarse a una sola condición operativa; al cambiar de línea de producción hay que recalibrarlo, así que ¿cómo va a sustituir a los trabajadores a gran escala?

Ver originalResponder0

IndicatorsNeverDie

· hace 3 horas

Wang Xingxing dice que el momento ChatGPT aún queda lejos; yo, en cambio, creo que no es pesimismo, sino lucidez. Ahora los robots humanoides parecen estar en auge, pero cuando realmente se les pone a trabajar, sus deficiencias quedan al descubierto: la percepción, la toma de decisiones y la ejecución no están bien integradas, su capacidad de generalización no está a la altura y, naturalmente, su implementación avanza despacio. No se apresuren a exagerar sus méritos; primero hay que sentar unas buenas bases.

Ver originalResponder0

VaultSteward

· hace 3 horas

Ser lúcido y pragmático es mejor que presumir.

Ver originalResponder0

BullSignal

· hace 3 horas

La verdad puede ser difícil de aceptar, pero así son las cosas. Ahora los robots son más bien de «nivel demostración»; aún falta mucho para su despliegue a gran escala. Primero hay que resolver la generalización.

Ver originalResponder0

Temas de actualidad
Ver más
#
NVIDIAEarnings
2,49M Popularidad
#
CandyDrop1BTCForOldUsers
83,66M Popularidad
#
IsraelStrikesIranBTCPlunges
87,43K Popularidad
#
EventContracts1%Reward
341,8K Popularidad
#
EventPointsAddSOLAndXRP
292,14K Popularidad

Fijado

El fundador Wang Xingxing advierte de un largo camino hacia la adopción masiva

Temas de actualidad

NVIDIAEarnings

CandyDrop1BTCForOldUsers

IsraelStrikesIranBTCPlunges

EventContracts1%Reward

EventPointsAddSOLAndXRP

Fijado