Существует токен с практически нулевой конкуренцией, абстрагирующий самые сложные задачи в том, что может быть самым быстрорастущим сектором, который мы когда-либо видели.

Где команда, стоящая за этим, даже получает прямые советы от команды LeRobot компании Hugging Face для создания открытого SDK для симуляций мира. Другими словами, они работают с ведущими разработчиками открытого ИИ, чтобы сделать их комплект разработки как можно более эффективным для симуляции реальности.

Этот вертикаль имеет решающее значение, потому что гуманоидные роботы не работают с текстом или кодом, они действуют в атомах и физических объектах. AI-агент может анализировать текст, но гуманоид должен воспринимать и манипулировать 3D-миром перед собой.

Одна из причин, почему Tesla опережает с своим гуманоидом Optimus, - это богатство данных реальных нейронных сетей, собранных флотом Tesla. Автомобили Tesla в совокупности регистрируют около 50 миллиардов миль в год, предоставляя почти бесконечный набор данных для обучения ИИ по зрению и управлению.

Тем не менее, обучение роботов в реальном мире по-прежнему остается болезненно медленным и ресурсоемким. Прогресс был ограничен, потому что никто не смог полностью решить проблему синтетических данных для гуманоидов, разрыв "симуляции и реальности". Обучение робота простому заданию может занять сотни часов физической тренировки, и симуляции часто не соответствуют реальности.

Все элементы на месте, гуманоидные тела приближаются к человеческому уровню возможностей, но связующим звеном является мозг, программное обеспечение, которое говорит этим роботам, как делать вещи. У робота могут быть руки и ноги, но без интеллектуального кода он даже не сможет приготовить ваш ужин, пока вы смотрите Netflix.

Точно так же, как смартфоны были бесполезны, пока магазины приложений не открыли сторонние приложения, гуманоиды будут бесполезны без библиотеки высококачественных навыков. Наибольшую ценность принесет тот, кто построит инфраструктуру, позволяющую разработчикам легко создавать новые "приложения" (задачи) для роботов. Платформа, которая упростит программирование поведения роботов, станет "магазином приложений" эпохи робототехники.

Индивидуальные разработчики испытывают трудности, потому что у них часто нет вычислительной мощности и аппаратного обеспечения для обучения роботизированным задачам дома (, как видно в Discord-сообществе робототехники Hugging Face ). Вот почему открытая платформа с облачной симуляцией крайне необходима.

Мы уже начинаем видеть релизы, которые подчеркивают возможности разработчиков запускать полные симуляции роботов на удаленных серверах, так что любой может тренировать и тестировать сложные задачи без специализированного оборудования под рукой.

Мультимодальные модели теперь связывают визуальное восприятие и язык, робот может «видеть» через несколько камер и действовать по естественным командам. Это делает возможной тонкую настройку новых навыков с меньшими наборами данных и меньшими вычислительными мощностями. Похоже на то, что мы видели с моделью Helix VLA от Figure.

Я дам тебе один шанс угадать, кто это может быть.