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Abrazar la cara mejora la plataforma Lerobot con datos de entrenamiento de la máquina sin conductor
El año pasado, Hugging Face, una conocida plataforma de desarrollo de IA, presentó LeRobot, un conjunto completo de modelos de IA abiertos, conjuntos de datos y herramientas destinadas a mejorar las aplicaciones de robótica en el mundo real. Esta semana, han dado un paso significativo al asociarse con la startup de IA Yaak para enriquecer LeRobot. Juntos, han presentado el conjunto de datos Learning to Drive (L2D), un conjunto de entrenamiento masivo diseñado específicamente para la navegación autónoma en entornos variados, como calles urbanas bulliciosas.
El conjunto de datos L2D es colosal, abarcando más de un petabyte, y está repleto de datos recopilados de sensores montados en automóviles utilizados en autoescuelas alemanas. Este conjunto de datos captura una amplia gama de experiencias de conducción, incluyendo desde navegar por zonas de construcción hasta circular por autopistas, todo registrado a través de cámaras, GPS y sensores de dinámica del vehículo. Esta colección única ofrece una perspectiva del mundo real desde la visión de instructores y estudiantes al volante.
Aunque existen otros conjuntos de datos de entrenamiento de conducción autónoma abiertos, como los de Waymo de Alphabet y Comma AI, estos a menudo se centran en tareas de planificación específicas, como la detección y seguimiento de objetos. Estos requieren anotaciones meticulosas, lo que puede ser un cuello de botella para la escalabilidad, según los creadores de L2D. En contraste, L2D está diseñado para facilitar el aprendizaje "de extremo a extremo", permitiendo que los modelos de IA predigan acciones directamente desde entradas de sensores sin procesar, como decidir cuándo un peatón podría cruzar la calle basándose en imágenes de cámara.
Una muestra de los datos en el conjunto de datos L2D, capturada por varios sensores. Créditos de la imagen: Hugging Face Harsimrat Sandhawalia, cofundador de Yaak, y Remi Cadene, del equipo de IA para robótica de Hugging Face, expresaron su entusiasmo en una publicación de blog, declarando: "La comunidad de IA ahora puede construir modelos de conducción autónoma de extremo a extremo. L2D busca ser el conjunto de datos de conducción autónoma de código abierto más grande que empodere a la comunidad de IA con 'episodios' únicos y diversos para entrenar inteligencia espacial de extremo a extremo."
Hugging Face y Yaak se están preparando para algunas acciones en el mundo real este verano. Planean probar modelos entrenados con L2D y LeRobot en condiciones de conducción reales, con un conductor de seguridad a bordo, por supuesto. Están invitando a la comunidad de IA a contribuir enviando modelos y sugiriendo tareas específicas, como navegar por rotondas complicadas o dominar espacios de estacionamiento estrechos, para ser evaluadas durante estas pruebas.
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![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
El año pasado, Hugging Face, una conocida plataforma de desarrollo de IA, presentó LeRobot, un conjunto completo de modelos de IA abiertos, conjuntos de datos y herramientas destinadas a mejorar las aplicaciones de robótica en el mundo real. Esta semana, han dado un paso significativo al asociarse con la startup de IA Yaak para enriquecer LeRobot. Juntos, han presentado el conjunto de datos Learning to Drive (L2D), un conjunto de entrenamiento masivo diseñado específicamente para la navegación autónoma en entornos variados, como calles urbanas bulliciosas.
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Harsimrat Sandhawalia, cofundador de Yaak, y Remi Cadene, del equipo de IA para robótica de Hugging Face, expresaron su entusiasmo en una publicación de blog, declarando: "La comunidad de IA ahora puede construir modelos de conducción autónoma de extremo a extremo. L2D busca ser el conjunto de datos de conducción autónoma de código abierto más grande que empodere a la comunidad de IA con 'episodios' únicos y diversos para entrenar inteligencia espacial de extremo a extremo."
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