Lar
Abraçar o rosto aprimora a plataforma Lerobot com dados de treinamento de máquinas autônomos
No último ano, a Hugging Face, uma conhecida plataforma de desenvolvimento de IA, apresentou o LeRobot, um conjunto abrangente de modelos de IA abertos, conjuntos de dados e ferramentas voltadas para melhorar aplicações robóticas no mundo real. Esta semana, eles deram um passo significativo ao formar uma parceria com a startup de IA Yaak para enriquecer o LeRobot. Juntos, eles apresentaram o conjunto de dados Learning to Drive (L2D), um conjunto de treinamento massivo projetado especificamente para navegação autônoma em ambientes variados, como ruas movimentadas de cidades.
O conjunto de dados L2D é colossal, abrangendo mais de um petabyte, e está repleto de dados coletados de sensores montados em carros usados em autoescolas alemãs. Este conjunto de dados captura uma ampla gama de experiências de condução, incluindo desde a navegação em zonas de construção até a condução em rodovias, tudo registrado por meio de câmeras, GPS e sensores de dinâmica veicular. Esta coleção única oferece uma perspectiva do mundo real tanto de instrutores quanto de alunos ao volante.
Embora existam outros conjuntos de dados de treinamento para condução autônoma abertos, como os da Waymo da Alphabet e da Comma AI, eles frequentemente se concentram em tarefas de planejamento específicas, como detecção e rastreamento de objetos. Essas requerem anotações meticulosas, o que pode ser um gargalo para a escalabilidade, segundo os criadores do L2D. Em contrapartida, o L2D é construído para facilitar o aprendizado "de ponta a ponta", permitindo que modelos de IA prevejam ações diretamente a partir de entradas brutas de sensores, como decidir quando um pedestre pode entrar na estrada com base em imagens de câmera.
Uma amostra dos dados no conjunto de dados L2D, capturada por diversos sensores. Créditos da imagem: Hugging Face O cofundador da Yaak, Harsimrat Sandhawalia, e Remi Cadene, da equipe de IA para robótica da Hugging Face, expressaram seu entusiasmo em um post de blog, afirmando: "A comunidade de IA agora pode construir modelos de condução autônoma de ponta a ponta. O L2D tem como objetivo ser o maior conjunto de dados de condução autônoma de código aberto que capacita a comunidade de IA com 'episódios' únicos e diversos para treinar inteligência espacial de ponta a ponta."
A Hugging Face e a Yaak estão se preparando para alguma ação no mundo real neste verão. Eles planejam testar modelos treinados com L2D e LeRobot em condições reais de condução, com um motorista de segurança a bordo, é claro. Eles estão convidando a comunidade de IA a contribuir enviando modelos e sugerindo tarefas específicas, como navegar em rotatórias complicadas ou dominar espaços de estacionamento apertados, para serem avaliadas durante esses testes.
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Comentários (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
No último ano, a Hugging Face, uma conhecida plataforma de desenvolvimento de IA, apresentou o LeRobot, um conjunto abrangente de modelos de IA abertos, conjuntos de dados e ferramentas voltadas para melhorar aplicações robóticas no mundo real. Esta semana, eles deram um passo significativo ao formar uma parceria com a startup de IA Yaak para enriquecer o LeRobot. Juntos, eles apresentaram o conjunto de dados Learning to Drive (L2D), um conjunto de treinamento massivo projetado especificamente para navegação autônoma em ambientes variados, como ruas movimentadas de cidades.
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O cofundador da Yaak, Harsimrat Sandhawalia, e Remi Cadene, da equipe de IA para robótica da Hugging Face, expressaram seu entusiasmo em um post de blog, afirmando: "A comunidade de IA agora pode construir modelos de condução autônoma de ponta a ponta. O L2D tem como objetivo ser o maior conjunto de dados de condução autônoma de código aberto que capacita a comunidade de IA com 'episódios' únicos e diversos para treinar inteligência espacial de ponta a ponta."
A Hugging Face e a Yaak estão se preparando para alguma ação no mundo real neste verão. Eles planejam testar modelos treinados com L2D e LeRobot em condições reais de condução, com um motorista de segurança a bordo, é claro. Eles estão convidando a comunidade de IA a contribuir enviando modelos e sugerindo tarefas específicas, como navegar em rotatórias complicadas ou dominar espaços de estacionamento apertados, para serem avaliadas durante esses testes.
Óculos Inteligentes da Apple Podem Estrear na WWDC27, Destacando a Proteção de Privacidade
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