ഫിസിക്കൽ AI സൊല്യൂഷൻസ്
ഫിസിക്കൽ AI പരിശീലന ഡാറ്റ: ആദ്യ ഡാറ്റാസെറ്റ് മുതൽ വിന്യാസം വരെ
മൾട്ടിമോഡൽ ഡാറ്റ ശേഖരണം, വ്യാഖ്യാനം, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ, RLHF, റോബോട്ടിക്സ്, സ്വയംഭരണം, എംബോഡിഡഡ് AI എന്നിവയ്ക്കായുള്ള വിലയിരുത്തൽ - ഒരു പങ്കാളി, പൂർണ്ണ പൈപ്പ്ലൈൻ.
ഫുൾ-സ്റ്റാക്ക് ഫിസിക്കൽ AI പരിശീലന ഡാറ്റ
റോ ഡാറ്റ ശേഖരണം മുതൽ RLHF വരെയും വിലയിരുത്തലും വരെ - നിങ്ങളുടെ ടീമിന് ആവശ്യമായ ഓരോ ലെയറിലും ഒരു പങ്കാളി.
മൾട്ടിമോഡൽ ഡാറ്റ ശേഖരണം
വൈവിധ്യമാർന്ന പരിതസ്ഥിതികളിലും ടാസ്ക് തരങ്ങളിലും ആഗോളതലത്തിൽ ഇമേജ്, വീഡിയോ, ഓഡിയോ, സെൻസർ-ലിങ്ക്ഡ് മെറ്റാഡാറ്റ, ടെലിമാറ്റിക്സ്, നിർദ്ദേശങ്ങൾ, സന്ദർഭ ക്യാപ്ചർ.
സങ്കീർണ്ണമായ വ്യാഖ്യാനം
വസ്തുക്കൾ, പ്രവർത്തനങ്ങൾ, ട്രാക്കിംഗ്, സെഗ്മെന്റേഷൻ, ഉദ്ദേശ്യം, സ്ഥലപരമായ സന്ദർഭം, ചലനം, മനുഷ്യ-യന്ത്ര ഇടപെടലുകൾ - ഓരോ ലെയറിലും ഘടനാപരമായ അടിസ്ഥാന സത്യം.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ജനറേഷനും പിന്തുണയും
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റാസെറ്റ് ജനറേഷൻ, ക്യുഎ, സമ്പുഷ്ടീകരണം, മൂല്യനിർണ്ണയം, ടാക്സോണമി അലൈൻമെന്റ്, സിം-ടു-റിയൽ റെഡിനസ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ - ഗുണനിലവാര ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുന്നതിനുപകരം സ്കെയിലിൽ ഉത്ഭവിക്കുന്നു.
ആർഎൽഎച്ച്എഫ് & പ്രിഫറൻസ് ലേണിംഗ്
മനുഷ്യ മുൻഗണന ശേഖരണം, താരതമ്യ റാങ്കിംഗ്, റിവാർഡ് മോഡൽ പരിശീലന ഡാറ്റ, പെരുമാറ്റ വിന്യാസ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ - ഭൗതിക AI-യെ പ്രവർത്തനക്ഷമത്തിൽ നിന്ന് വിശ്വസനീയത്തിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിന് ഘടനാപരമാക്കിയിരിക്കുന്നു.
വിലയിരുത്തലും ബെഞ്ച്മാർക്കുകളും
ഫിസിക്കൽ AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്കായി പ്രത്യേകം നിർമ്മിച്ച റിഗ്രഷൻ സെറ്റുകൾ, എഡ്ജ്-കേസ് ലൈബ്രറികൾ, സുരക്ഷാ-സീനാരിയോ കവറേജ്, റിലീസ്-റെഡിനെസ് ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ.
ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് അവലോകനം
വിദഗ്ദ്ധ മൂല്യനിർണ്ണയം, ഒഴിവാക്കൽ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, QA, തുടർച്ചയായ ഫീഡ്ബാക്ക് ലൂപ്പുകൾ എന്നിവ വിശ്വാസ്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും മോഡൽ ഔട്ട്പുട്ടുകൾക്കും പുനർപരിശീലനത്തിനും ഇടയിലുള്ള വിടവ് കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
റോബോട്ടിക്സ്, സ്വയംഭരണം, എംബോഡിഡ് AI ടീമുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി നിർമ്മിച്ച ഫിസിക്കൽ AI പരിശീലന ഡാറ്റ.
എംബോഡിഡ് ചെയ്ത AI, മൊബിലിറ്റി, നിർമ്മാണം, ലോജിസ്റ്റിക്സ് എന്നിവയിലുടനീളം - വിന്യാസം സാധ്യമാക്കുന്ന ഡാറ്റ Shaip നൽകുന്നു.
ഹ്യൂമനോയിഡുകളും എംബോഡിഡഡ് AI-യും
ചുറ്റുപാടുകളെ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും, നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കാനും, ആളുകളുമായും ഉപകരണങ്ങളുമായും ഇടങ്ങളുമായും കൂടുതൽ സുരക്ഷിതമായി ഇടപഴകാനും സംവിധാനങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കുക - യഥാർത്ഥ മനുഷ്യ പ്രവർത്തനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രദർശന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്.
ഓട്ടോണമസ് മൊബിലിറ്റി
വാഹനങ്ങൾക്കും മൊബൈൽ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്കുമുള്ള ധാരണ, ദൃശ്യ ധാരണ, നാവിഗേഷൻ, പ്രവർത്തന സുരക്ഷ എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു - എഡ്ജ്-കേസ്, സുരക്ഷാ-സാഹചര്യ കവറേജ് എന്നിവ അന്തർനിർമ്മിതമാണ്.
വ്യാവസായിക ഓട്ടോമേഷനും സ്മാർട്ട് ഫാക്ടറികളും
വിശ്വാസ്യത ആവശ്യകതകൾ ഏറ്റവും കൂടുതലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ പരിതസ്ഥിതികളിൽ മെഷീൻ വിഷൻ, തൊഴിലാളി-സുരക്ഷാ കണ്ടെത്തൽ, പ്രക്രിയ നിരീക്ഷണം, ഒഴിവാക്കൽ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുക.
വെയർഹൗസും ടാസ്ക് ഓട്ടോമേഷനും
പ്രാരംഭ ഡാറ്റാസെറ്റ് സൃഷ്ടി മുതൽ വിന്യാസ-സന്നദ്ധത ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ വരെ - റോബോട്ടിക് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി പിക്ക്-ആൻഡ്-പ്ലേസ്, ലോംഗ്-ഹൊറൈസൺ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, യഥാർത്ഥ ലോക എക്സെപ്ഷൻ ഹാൻഡ്ലിംഗ് എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുക.
ഓരോ ഫിസിക്കൽ AI ഉപയോഗ കേസിനുമുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരണവും വ്യാഖ്യാനവും
ഫസ്റ്റ്-പേഴ്സൺ ബിഹേവിയർ ക്യാപ്ചർ മുതൽ മൾട്ടി-സെൻസർ സിമുലേഷൻ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ വരെ — നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട സിസ്റ്റത്തിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ, സ്കെയിലിലും ഗുണനിലവാര വിന്യാസ ആവശ്യങ്ങളിലും, Shaip ശേഖരിക്കുകയും വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ട് ഡെമോൺസ്ട്രേഷൻ ലേണിംഗ്
വെയർഹൗസ് പിക്കിംഗ്, അസംബ്ലി, കിച്ചൺ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എന്നിവയിലുടനീളം അനുകരണ പഠനത്തിനായി അടിസ്ഥാന സത്യം നിർമ്മിക്കുന്നതിന് തലയിൽ ഘടിപ്പിച്ച ക്യാമറകളും ഹാൻഡ് ട്രാക്കിംഗും ഉപയോഗിച്ച് ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള മനുഷ്യ ടാസ്ക് പ്രകടനങ്ങൾ പകർത്തുക.
ഈഗോസെൻട്രിക് ആക്റ്റിവിറ്റി ക്യാപ്ചറും റിയൽ2സിം പൈപ്പ്ലൈനുകളും
VR ഹെഡ്സെറ്റുകൾ, ഹെഡ്-മൗണ്ടഡ് ക്യാമറകൾ, നടത്തം, പിക്കിംഗ്, പാചകം, അസംബ്ലി ജോലികൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ള വെയറബിളുകൾ എന്നിവയിലൂടെ ഫസ്റ്റ്-പേഴ്സൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുക, നേരിട്ടുള്ള പരിശീലനത്തിനോ സിമുലേഷൻ പരിവർത്തനത്തിനോ വേണ്ടി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
മൾട്ടി-സെൻസർ ഫ്യൂഷൻ ഡാറ്റ ശേഖരണം
ഓട്ടോണമസ് റോബോട്ടിക്സിനും സ്പേഷ്യൽ AI സിസ്റ്റങ്ങൾക്കുമായി സജ്ജീകരണം, സമയ വിന്യാസം, QA, വ്യാഖ്യാന വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് സമന്വയിപ്പിച്ച വിഷൻ, IMU, LiDAR, ഓഡിയോ ശേഖരണ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക.
ഓട്ടോണമസ് സിസ്റ്റംസ് എഡ്ജ് കേസ് കളക്ഷൻ
ജനറിക് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കുറവുള്ള മോഡൽ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, തടസ്സങ്ങൾ, കുറഞ്ഞ വെളിച്ച സാഹചര്യങ്ങൾ, തിരക്കേറിയ ചുറ്റുപാടുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള അപൂർവവും ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ളതുമായ പ്രവർത്തന സാഹചര്യങ്ങൾ പകർത്തുക.
സ്മാർട്ട് ഗ്ലാസുകളും വെയറബിൾ AI പരിശീലനവും
ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിച്ചറിയൽ, സന്ദർഭ ധാരണ, നോട്ട മാപ്പിംഗ്, സ്പേഷ്യൽ യുഐ ഇന്ററാക്ഷൻ ലേബലിംഗ് എന്നിവയ്ക്കായി സ്മാർട്ട് ഗ്ലാസുകളിൽ നിന്നും മിക്സഡ് റിയാലിറ്റി ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്നും യഥാർത്ഥ ലോക POV ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ശേഖരിക്കുക.
വ്യാവസായിക സുരക്ഷയും അനുസരണ നിരീക്ഷണവും
PPE കണ്ടെത്തൽ, സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത പ്രവർത്തന തിരിച്ചറിയൽ, എർഗണോമിക്സ് അവലോകനം, ഇവന്റ്-ലെവൽ അനോട്ടേഷൻ എന്നിവയ്ക്കായി ഫാക്ടറികൾ, എണ്ണ, വാതകം, നിർമ്മാണ സൈറ്റുകൾ എന്നിവയിലുടനീളമുള്ള തൊഴിലാളികളുടെ പെരുമാറ്റം പകർത്തുക.
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ, പുനരധിവാസ ചലന ഡാറ്റ
42-കീപോയിന്റ് അസ്ഥികൂട അനോട്ടേഷൻ, ജോയിന്റ് ആംഗിൾ വിശകലനം, ചലന ഘട്ട ടാഗിംഗ്, വീഴ്ച-അപകടസാധ്യതാ ലേബലിംഗ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഗെയ്റ്റ് വിശകലനം, തെറാപ്പി ചലന ട്രാക്കിംഗ്, പ്രായമായവരുടെ നിരീക്ഷണം എന്നിവയെ പിന്തുണയ്ക്കുക.
AR/VR ഇന്ററാക്ഷൻ & ജെസ്ചർ പരിശീലനം
മിക്സഡ് റിയാലിറ്റി ആവാസവ്യവസ്ഥകളിലുടനീളം കൈയും കണ്ണും ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്ന VR ഹെഡ്സെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പോയിന്റിംഗ്, ഗ്രാബിംഗ്, സ്ക്രോളിംഗ് ഇടപെടലുകൾക്കായി ആംഗ്യങ്ങളാൽ സമ്പന്നമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക.
മറ്റ് എല്ലാ AI ഡാറ്റ ദാതാക്കളിൽ നിന്നും ഷായ്പ്പിനെ വ്യത്യസ്തമാക്കുന്നത് എന്താണ്?
ഒരു പോയിന്റ് അനോട്ടേറ്റർ അല്ല. ഒരു ക്രൗഡ്സോഴ്സിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമല്ല. നിങ്ങളുടെ ഭൗതിക AI ടീമിന് നഷ്ടപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന സംയോജിത ഡാറ്റ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ലെയർ.
സമ്പൂർണ്ണ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങൾ: പോയിന്റ് അനോട്ടേഷൻ മുതൽ യഥാർത്ഥ ലോക ശേഖരണം, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ജനറേഷൻ, RLHF-ഗ്രേഡ് വാലിഡേഷൻ, സുരക്ഷാ-സാഹചര്യ ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾ വരെ - എല്ലാം ഒരു ഇടപെടലിന് കീഴിൽ.
ആഗോളതലത്തിൽ ശേഖരണം: ഭൂമിശാസ്ത്രം, പരിസ്ഥിതികൾ, ടാസ്ക് തരങ്ങൾ എന്നിവയിലുടനീളം പ്രകടനങ്ങൾ, മനുഷ്യ പ്രവർത്തനങ്ങൾ, യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യ ക്യാപ്ചർ - ക്രൗഡ്സോഴ്സ് ചെയ്തതല്ല, കൈകാര്യം ചെയ്തത്.
മൾട്ടി-മോഡൽ അനോട്ടേഷൻ ഡെപ്ത്: ദർശനം, ലിഡാർ, ഭാഷ, പ്രവർത്തനം, വർക്ക്ഫ്ലോ സന്ദർഭം - ഭൗതിക AI യഥാർത്ഥത്തിൽ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു, വിലയിരുത്തുന്നു, വിന്യാസത്തിലേക്ക് എത്തുന്നു എന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നു.
നിയന്ത്രിത തൊഴിലാളികളും ഗുണനിലവാരമുള്ള അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളും: യോഗ്യതയുള്ള ഡൊമെയ്ൻ വിദഗ്ധർ, ഘടനാപരമായ QA വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, ISO, SOC 2, HIPAA-റെഡി സർട്ടിഫിക്കേഷനുകൾ - വിന്യാസ-ഗ്രേഡ് കൃത്യതയ്ക്കായി നിർമ്മിച്ചത്.
നേരിട്ടുള്ള + യഥാർത്ഥ ലോക പരിതസ്ഥിതികൾ: നിയന്ത്രിത സ്റ്റുഡിയോ ക്യാപ്ചറും തത്സമയ യഥാർത്ഥ ലോക പരിതസ്ഥിതികളും - രണ്ടും ലഭ്യമാണ്, രണ്ടും കൈകാര്യം ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഇഷ്ടാനുസൃത സാഹചര്യങ്ങളും എഡ്ജ് കേസ് ജനറേഷനും ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഫിസിക്കൽ AI മനസ്സിലാക്കൽ
ഈ സ്ഥലത്തേക്ക് പുതിയ ആളാണോ അതോ ഒരു ഇന്റേണൽ കേസ് നിർമ്മിക്കുകയാണോ? ഭൗതിക AI എന്താണെന്നും ഡാറ്റാ വെല്ലുവിളി കാണുന്നതിനേക്കാൾ ബുദ്ധിമുട്ടാണെന്നും ഡാറ്റാസെറ്റ് സ്റ്റാക്ക് യഥാർത്ഥ കഴിവുകളിലേക്ക് എങ്ങനെ മാപ്പ് ചെയ്യുന്നുവെന്നും ഈ വിഭാഗം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.
ഫിസിക്കൽ AI: അതെന്താണ്, എന്തുകൊണ്ട് ഇത് വ്യത്യസ്തമാണ്
AI സിസ്റ്റങ്ങൾ ഭൗതിക ലോകത്ത് പ്രവർത്തിക്കുകയും സംവദിക്കുകയും ചെയ്യുക സെൻസറുകൾ, നിയന്ത്രണ സംവിധാനങ്ങൾ, ആക്യുവേറ്ററുകൾ എന്നിവയിലൂടെ - യഥാർത്ഥ ലോക പ്രവർത്തനവുമായി ബുദ്ധിശക്തിയെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു.
ഫൗണ്ടേഷൻ മോഡലുകൾ, മികച്ച സിമുലേഷൻ, കൂടുതൽ കഴിവുള്ള സെൻസറുകൾ, ശക്തമായ എഡ്ജ് കമ്പ്യൂട്ട് എന്നിവ യഥാർത്ഥ ലോക സ്വയംഭരണം പ്രായോഗികം ആദ്യമായി സ്കെയിലിൽ.
ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളത് മൾട്ടിമോഡൽ ഡാറ്റ (ദർശനം + ഭാഷ + പ്രവർത്തനം), എഡ്ജ്-കേസ് കവറേജ്, വാലിഡേഷൻ ലൂപ്പുകൾ, സിമുലേഷൻ മുതൽ വിന്യാസം വരെയുള്ള സുരക്ഷിതമായ പാതകൾ.
ഒരു റോബോട്ട് നിർമ്മാതാവ് എന്ന നിലയിലല്ല — ഡാറ്റാ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ആൻഡ് വാലിഡേഷൻ പാർട്ണർ അടുത്ത തലമുറയിലെ സ്വയംഭരണ സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഫിസിക്കൽ AI ടീമുകൾക്ക് പിന്നിൽ.
ഫിസിക്കൽ AI ഡാറ്റ ശരിയായി ലഭിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്
വെബ്-സ്കെയിൽ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് മാത്രം ഭൗതിക AI പഠിക്കുന്നില്ല. ടീമുകൾക്ക് ആവശ്യമാണ് യഥാർത്ഥ ലോകത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ടാസ്ക്-നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റ.
മോഡലുകൾക്ക് ആവശ്യമാണ് മൾട്ടിമോഡൽ ഇൻപുട്ടുകൾ ദർശനം, ഭാഷ, പ്രവർത്തനം, ടെലിമെട്രി, സന്ദർഭം എന്നിവയിലുടനീളം - സംയോജിത രൂപത്തിൽ വളരെ അപൂർവമായി മാത്രമേ ലഭ്യമാകൂ.
മിക്ക ടീമുകളും ഇപ്പോഴും ആശ്രയിക്കുന്നത് വിഘടിച്ച ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, പ്രകടന വിടവുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും വിന്യാസം വൈകിപ്പിക്കുന്ന ആവർത്തന ലൂപ്പുകൾ മന്ദഗതിയിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
സുരക്ഷാ വാലിഡേഷൻ, എഡ്ജ്-കേസ് കവറേജ്, സിം-ടു-റിയൽ റെഡിനസ് എന്നിവ ഇപ്പോൾ പ്രധാന വാങ്ങൽ മാനദണ്ഡം വിൽപ്പനക്കാർ അപൂർവ്വമായി അവസാനം മുതൽ അവസാനം വരെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു.
സിമുലേഷൻ ഡാറ്റ വിശ്വസനീയമായി ഫിസിക്കൽ ഡിപ്ലോയ്മെന്റിലേക്ക് കൈമാറുന്നില്ല. യഥാർത്ഥ വിടവ് ഘടനാപരമായ വാലിഡേഷൻ ലൂപ്പുകൾ, മനുഷ്യ ഫീഡ്ബാക്ക്, യഥാർത്ഥ ഗ്രൗണ്ടിംഗ് എന്നിവ ആവശ്യമാണ് - കൂടുതൽ സിന്തറ്റിക് വോളിയം മാത്രമല്ല.
ഫിസിക്കൽ AI ഡാറ്റാസെറ്റ് സ്റ്റാക്ക്
വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാസെറ്റ് ലെയറുകൾ വ്യത്യസ്ത കഴിവുകൾക്ക് ശക്തി പകരുന്നു. യഥാർത്ഥ ലോക AI സിസ്റ്റങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും സാധൂകരിക്കുന്നതിനും കഠിനമാക്കുന്നതിനും ആവശ്യമായ സംയോജിത സ്റ്റാക്കിനെ Shaip പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
| ശേഷി പാളി | കീ ഡാറ്റാസെറ്റ് തരം | ഷായിപ്പ് അതിനെ എങ്ങനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു |
|---|---|---|
L1 മനുഷ്യ ധാരണ |
മനുഷ്യ പ്രവർത്തനവും പ്രകടന ഡാറ്റയും | വൈവിധ്യമാർന്ന പരിതസ്ഥിതികളിലും ജനവിഭാഗങ്ങളിലും ഉടനീളമുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങൾ, മനുഷ്യ പ്രകടനങ്ങൾ, ചുമതലാധിഷ്ഠിത സന്ദർഭം എന്നിവയുടെ ആഗോള ശേഖരം. |
L2 ടാസ്ക് നിർവ്വഹണം |
റോബോട്ട് കൃത്രിമ ഡാറ്റ | ആവർത്തനക്ഷമതയ്ക്കും സ്കെയിലിനുമായി നിർമ്മിച്ച - പാതകൾ, സംയുക്ത അവസ്ഥകൾ, വസ്തുക്കളുടെ ഇടപെടലുകൾ, വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എന്നിവയുടെ ഘടനാപരമായ ക്യാപ്ചറും വ്യാഖ്യാനവും. |
L3 നിർദ്ദേശം പിന്തുടരുന്നു |
വിഷൻ-ലാംഗ്വേജ്-ആക്ഷൻ (VLA) ഡാറ്റ | യഥാർത്ഥ ലോക നിർവ്വഹണത്തിനായി വിഷ്വൽ ഇൻപുട്ട്, ഭാഷാ നിർദ്ദേശങ്ങൾ, പ്രവർത്തന പാതകൾ എന്നിവയുടെ വിന്യാസം - VLA മോഡലുകൾക്കുള്ള ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് പിന്തുണ ഉൾപ്പെടെ. |
L4 വർക്ക്ഫ്ലോ പൂർത്തീകരണം |
ലോംഗ്-ഹൊറൈസൺ ടാസ്ക് ഡാറ്റ | സങ്കീർണ്ണമായ സീക്വൻസുകൾക്കായുള്ള മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ടാസ്ക് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, മൂല്യനിർണ്ണയ സെറ്റുകൾ, എക്സെപ്ഷൻ ഹാൻഡ്ലിംഗ് - വിപുലീകൃത ടാസ്ക്കുകളിലുടനീളം ശക്തമായ പ്രകടനം സാധ്യമാക്കുന്നു. |
യഥാർത്ഥത്തിൽ വിന്യസിക്കുന്ന ഭൗതിക AI നിർമ്മിക്കാൻ തയ്യാറാണോ?
മൾട്ടിമോഡൽ ഡാറ്റ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ, സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ജനറേഷൻ, RLHF, മൂല്യനിർണ്ണയ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, റോബോട്ടിക്സ്, ഓട്ടോണമി, എംബോഡിഡഡ് AI എന്നിവയ്ക്കായുള്ള ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് വാലിഡേഷൻ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ഷൈപ്പിനോട് സംസാരിക്കുക.