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1X stellt ein globales Modell vor, um das visuelle Lernen von Robotern voranzutreiben
1X, das Unternehmen hinter dem humanoiden Roboter Neo, hat ein neues KI-Modell vorgestellt, das darauf ausgelegt ist, reale Dynamiken zu verstehen und Robotern das selbstständige Lernen zu ermöglichen.
Dieses physikbasierte Modell mit dem Namen „1X World Model“ nutzt Videodaten und Eingabeaufforderungen, um Neo-Roboter mit neuen Fähigkeiten auszustatten. Laut 1X ermöglicht das System den Robotern, Aufgaben zu erlernen, die über ihr ursprüngliches Training hinausgehen.
Die Ankündigung fällt mit den Vorbereitungen von 1X zur Markteinführung seiner Neo-Humanoiden für den Heimgebrauch zusammen. Das Unternehmen nahm im Oktober Vorbestellungen entgegen, die Auslieferung ist für dieses Jahr geplant. Ein Unternehmenssprecher lehnte es ab, einen konkreten Zeitplan für den Versand oder Bestellzahlen zu nennen, und erklärte lediglich, dass die Vorbestellungen die Erwartungen übertroffen hätten.
„Nach jahrelanger Entwicklung unseres Weltmodells und der Verfeinerung von Neos menschenähnlichem Design kann Neo nun aus Online-Videos lernen und dieses Wissen direkt in der physischen Welt anwenden“, sagte Bernt Børnich, Gründer und CEO von 1X. „Indem er Anweisungen in neue Handlungen umsetzt – auch ohne vorherige Beispiele –, stellt dies den Beginn von Neos Fähigkeit dar, sich selbst zu unterrichten und eine breite Palette von Aufgaben zu meistern.“
Die Behauptung, der Roboter könne jede Anweisung in eine Handlung umsetzen, ist ambitioniert und nicht ganz präzise; man kann Neo beispielsweise nicht einfach anweisen, ein Auto zu fahren, und erwarten, dass er sofort parallel einparkt. Ein Lernprozess findet jedoch tatsächlich statt.
Ein Unternehmenssprecher stellte klar, dass das aktuelle Weltmodell es Neo-Robotern nicht sofort ermöglicht, eine neue Aufgabe allein auf der Grundlage einer Videoanweisung auszuführen. Stattdessen werden Videodaten, die mit bestimmten Anweisungen verknüpft sind, vom Modell verarbeitet, und die gewonnenen Erkenntnisse werden dann im Roboternetzwerk verteilt. Dies verbessert ihr kollektives Verständnis der physischen Welt und erweitert ihr praktisches Wissen.
Das Modell bietet zudem Einblick darin, wie Neo bestimmte Aufforderungen interpretiert und Reaktionen darauf plant. Diese Verhaltensdaten helfen 1X beim Training der Modelle und bringen uns einer Zukunft näher, in der Roboter effektiv auf völlig neue Anweisungen reagieren können.
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Kommentare (2)
![BenjaminMiller]()
So they're basically giving robots a physics engine in their brains? That sounds cool but also kinda scary. How do they handle all the messy real-world noise that simulators can't capture? 🤔
![MatthewBaker]()
Interesting approach, but I'm a bit skeptical about how well a physics-based world model can handle the messy unpredictability of real environments. The video input part sounds promising for learning, but I wonder about the computational cost and if it'll lead to robots that are good at specific tasks but lack common sense. The race for humanoid AI is heating up! 🤖
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So they're basically giving robots a physics engine in their brains? That sounds cool but also kinda scary. How do they handle all the messy real-world noise that simulators can't capture? 🤔
Interesting approach, but I'm a bit skeptical about how well a physics-based world model can handle the messy unpredictability of real environments. The video input part sounds promising for learning, but I wonder about the computational cost and if it'll lead to robots that are good at specific tasks but lack common sense. The race for humanoid AI is heating up! 🤖
