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Umarme Gesicht verbessert die Lerobot-Plattform mit selbstfahrenden Trainingsdaten für Maschine
Letztes Jahr stellte Hugging Face, eine bekannte Plattform für KI-Entwicklung, LeRobot vor, eine umfassende Sammlung von offenen KI-Modellen, Datensätzen und Tools, die darauf abzielen, reale Robotikanwendungen zu verbessern. Diese Woche haben sie einen bedeutenden Schritt nach vorne gemacht, indem sie eine Partnerschaft mit dem KI-Startup Yaak eingegangen sind, um LeRobot zu bereichern. Gemeinsam haben sie den Learning to Drive (L2D) Datensatz eingeführt, einen riesigen Trainingssatz, der speziell für die autonome Navigation in unterschiedlichen Umgebungen, wie belebten Stadtstraßen, entwickelt wurde.
Der L2D-Datensatz ist kolossal und umfasst über ein Petabyte. Er ist vollgepackt mit Daten, die von Sensoren an Autos gesammelt wurden, die in deutschen Fahrschulen eingesetzt werden. Dieser Datensatz erfasst ein breites Spektrum an Fahrerfahrungen, von der Navigation durch Baustellen bis hin zum Cruisen auf Autobahnen, alles aufgezeichnet durch Kameras, GPS und Fahrzeugdynamiksensoren. Diese einzigartige Sammlung bietet eine reale Perspektive sowohl von Lehrern als auch von Schülern hinter dem Steuer.
Es gibt zwar andere offene Trainingsdatensätze für autonomes Fahren, wie die von Alphabet’s Waymo und Comma AI, aber diese konzentrieren sich oft auf spezifische Planungsaufgaben wie Objekterkennung und -verfolgung. Diese erfordern sorgfältige Annotationen, die laut den Schöpfern von L2D ein Engpass für die Skalierung sein können. Im Gegensatz dazu ist L2D darauf ausgelegt, „End-to-End“-Lernen zu ermöglichen, sodass KI-Modelle Aktionen direkt aus rohen Sensoreingaben vorhersagen können, wie zum Beispiel zu entscheiden, wann ein Fußgänger auf die Straße treten könnte, basierend auf Kamerabildern.
Eine Auswahl der Daten im L2D-Datensatz, erfasst von einer Reihe von Sensoren. Bildnachweis: Hugging Face Yaak-Mitbegründer Harsimrat Sandhawalia und Remi Cadene vom KI-für-Robotik-Team von Hugging Face äußerten ihre Begeisterung in einem Blogbeitrag und erklärten: „Die KI-Community kann nun End-to-End-Modelle für autonomes Fahren entwickeln. L2D zielt darauf ab, der größte Open-Source-Datensatz für autonomes Fahren zu sein, der die KI-Community mit einzigartigen und vielfältigen ‚Episoden‘ für das Training von End-to-End-Raumintelligenz befähigt.“
Hugging Face und Yaak bereiten sich diesen Sommer auf echte Aktionen vor. Sie planen, Modelle, die auf L2D und LeRobot trainiert wurden, unter realen Fahrbedingungen zu testen, natürlich mit einem Sicherheitsfahrer an Bord. Sie laden die KI-Community ein, durch das Einreichen von Modellen und das Vorschlagen spezifischer Aufgaben, wie das Navigieren durch knifflige Kreisverkehre oder das Meistern enger Parklücken, zu diesen Tests beizutragen.
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Kommentare (14)
![RyanSanchez]()
Whoa, Hugging Face diving into self-driving data? That's wild! LeRobot just got a serious upgrade. Wonder if they'll open-source the whole pipeline. 🤖🚗
![BrianWalker]()
自動運転データも統合したんですってね、Hugging FaceとYaakの連携、進化が速すぎて追いつけない！ロボット学習用のデータセットが拡充されることで、研究室レベルの技術が身近になってきてる感じがします。個人的には家庭用ロボットが早く安価に提供されてほしいんですけど、セキュリティ面の懸念はどうクリアするんでしょう？🤖🤔 オープンモデルが増えるのはいいけど、学習データの質の問題は常に気になります。
![PaulGonzalez]()
Diese Entwicklung bei LeRobot zeigt, wie schnell sich Robotik und KI verbinden. Ich frage mich, ob solche Open-Source-Projekte langfristig mit Googles Robotik-Initiativen mithalten können. Die Partnerschaft mit Yaak könnte neue Standards setzen - hoffentlich bleiben ethische Fragen dabei nicht auf der Strecke. 🤖
![AndrewAllen]()
Encore une collaboration qui promet ! HF+Yaak pour améliorer les données de robots autonomes, j'espère que ça ne finira pas comme les voitures qui ne reconnaissent pas les piétons par temps de pluie 😅 C'est cool mais la sécurité d'abord, non ?
![NicholasTaylor]()
哇！這個自駕機器訓練資料庫感覺很實用，好奇它會影響哪些產業？不過HF最近動作頻頻，是不是想跟Google、OpenAI搶機器人市場啊？🤔 台灣有沒有團隊在用這個平台？
![AnthonyScott]()
This is pretty bold from Poolside's CEO! But honestly, makes total sense - why waste millions training yet another foundation model when 99% of companies just need good applications? 🧠 #TeamPracticalAI
Letztes Jahr stellte Hugging Face, eine bekannte Plattform für KI-Entwicklung, LeRobot vor, eine umfassende Sammlung von offenen KI-Modellen, Datensätzen und Tools, die darauf abzielen, reale Robotikanwendungen zu verbessern. Diese Woche haben sie einen bedeutenden Schritt nach vorne gemacht, indem sie eine Partnerschaft mit dem KI-Startup Yaak eingegangen sind, um LeRobot zu bereichern. Gemeinsam haben sie den Learning to Drive (L2D) Datensatz eingeführt, einen riesigen Trainingssatz, der speziell für die autonome Navigation in unterschiedlichen Umgebungen, wie belebten Stadtstraßen, entwickelt wurde.
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Es gibt zwar andere offene Trainingsdatensätze für autonomes Fahren, wie die von Alphabet’s Waymo und Comma AI, aber diese konzentrieren sich oft auf spezifische Planungsaufgaben wie Objekterkennung und -verfolgung. Diese erfordern sorgfältige Annotationen, die laut den Schöpfern von L2D ein Engpass für die Skalierung sein können. Im Gegensatz dazu ist L2D darauf ausgelegt, „End-to-End“-Lernen zu ermöglichen, sodass KI-Modelle Aktionen direkt aus rohen Sensoreingaben vorhersagen können, wie zum Beispiel zu entscheiden, wann ein Fußgänger auf die Straße treten könnte, basierend auf Kamerabildern.
Yaak-Mitbegründer Harsimrat Sandhawalia und Remi Cadene vom KI-für-Robotik-Team von Hugging Face äußerten ihre Begeisterung in einem Blogbeitrag und erklärten: „Die KI-Community kann nun End-to-End-Modelle für autonomes Fahren entwickeln. L2D zielt darauf ab, der größte Open-Source-Datensatz für autonomes Fahren zu sein, der die KI-Community mit einzigartigen und vielfältigen ‚Episoden‘ für das Training von End-to-End-Raumintelligenz befähigt.“
Hugging Face und Yaak bereiten sich diesen Sommer auf echte Aktionen vor. Sie planen, Modelle, die auf L2D und LeRobot trainiert wurden, unter realen Fahrbedingungen zu testen, natürlich mit einem Sicherheitsfahrer an Bord. Sie laden die KI-Community ein, durch das Einreichen von Modellen und das Vorschlagen spezifischer Aufgaben, wie das Navigieren durch knifflige Kreisverkehre oder das Meistern enger Parklücken, zu diesen Tests beizutragen.
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9 Tools
xix.ai
Die besten und am besten bewerteten KI-Tools für Sprechblasen zum visuellen Storytelling des Jahres 2026 finden Sie hier auf XIX.AI! Diese sorgfältig zusammengestellte Sammlung umfasst leistungsstarke, bahnbrechende Tools, die Kreativen dabei helfen, ihre Produktivität zu steigern und kreative Blockaden zu überwinden. Holen Sie sich einen Vergleich zwischen kostenlosen und kostenpflichtigen Angeboten, sehen Sie sich Praxistests an und werfen Sie einen Blick auf die aktuellen Rankings, um die unverzichtbaren Lösungen zu finden, die sich perfekt für die Gestaltung fesselnder visueller Erzählungen eignen. Stöbern Sie jetzt und entdecken Sie Ihr ideales Tool!
10 Tools
xix.ai
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Whoa, Hugging Face diving into self-driving data? That's wild! LeRobot just got a serious upgrade. Wonder if they'll open-source the whole pipeline. 🤖🚗
自動運転データも統合したんですってね、Hugging FaceとYaakの連携、進化が速すぎて追いつけない！ロボット学習用のデータセットが拡充されることで、研究室レベルの技術が身近になってきてる感じがします。個人的には家庭用ロボットが早く安価に提供されてほしいんですけど、セキュリティ面の懸念はどうクリアするんでしょう？🤖🤔 オープンモデルが増えるのはいいけど、学習データの質の問題は常に気になります。
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哇！這個自駕機器訓練資料庫感覺很實用，好奇它會影響哪些產業？不過HF最近動作頻頻，是不是想跟Google、OpenAI搶機器人市場啊？🤔 台灣有沒有團隊在用這個平台？
This is pretty bold from Poolside's CEO! But honestly, makes total sense - why waste millions training yet another foundation model when 99% of companies just need good applications? 🧠 #TeamPracticalAI
