Стартап утверждает, что в области робототехники приближается свой «момент ChatGPT»

Загрузка плеера...
До того как GPT-3 от OpenAI открыл эру базовых моделей, компании создавали собственные модели обработки естественного языка с нуля, каждая из которых обучалась на больших наборах данных, адаптированных к конкретным задачам. Сегодня большинство организаций начинают с универсальной модели, такой как серия GPT от OpenAI, Claude или Llama, а затем настраивают ее или задают ей конкретные запросы в соответствии со своими уникальными требованиями.
Пим де Витте, генеральный директор General Intuition, считает, что воплощённый ИИ будет развиваться по аналогичной траектории. Вместо сбора огромных наборов данных из реального мира для создания специализированных моделей роботов, он утверждает, что отрасль должна уделять приоритетное внимание наборам данных более высокого качества, которые позволяют создавать базовые модели, способные передавать интуицию о движении и взаимодействии в различных средах.
«В настоящее время многие компании ведут узкоспециализированную работу, сосредоточенную на отдельных воплощениях, средах и роботах», — рассказал де Витте TechCrunch в недавнем выпуске подкаста «Equity».
Он утверждает, что большая часть этой работы вскоре станет излишней по мере появления общих моделей, подобных той, которую разрабатывает и внедряет General Intuition.
«Сама по себе обобщенность модели и есть продукт», — сказал он. «Именно благодаря тому, что она обладает базовым уровнем рассуждений о пространстве и времени, люди перестанут собирать сотни тысяч или миллионы часов данных из реального мира. Ведь на самом деле вам понадобится всего несколько минут».
General Intuition создала собственную базовую модель после обучения на миллионах часов данных из видеоигр, включая такую информацию, как то, какие кнопки контроллера нажимал человек и когда. И де Витте, и ведущий инвестор Винод Хосла утверждают, что данные о действиях являются ключом к развитию интуиции, подобной человеческой, для пространственно-временного мышления.
Основываясь на этой гипотезе, стартап недавно привлек 320 миллионов долларов при оценке компании в 2,3 миллиарда долларов. Компания продемонстрировала, что её текущая модель способна как играть в видеоигры в течение нескольких часов, так и управлять четвероногим роботом — причём в последнем случае после тонкой настройки на основе всего восьми минут реальных данных по робототехнике.
«Тот факт, что робот смог обучиться методом zero-shot, используя только переднюю камеру, без каких-либо других датчиков, в офисе с динамично меняющимися объектами и проходящими мимо людьми, стал для нас огромной неожиданностью», — говорит де Витте. «Я думаю, это признак того, что нас ждет в будущем».
Конечной целью General Intuition является не создание роботов самостоятельно, а становление базовой моделью физического ИИ — фундаментальной основой, на которой другие компании-робототехники смогут создавать свои собственные машины. Или, как выразился де Витте: «Мы не собираемся создавать компанию по производству беспилотных автомобилей. Мы собираемся в десять раз упростить задачу для тех, кто после нас создаст компанию по производству беспилотных автомобилей».
Связанная статья
Компания General Intuition привлекла 2,3 млрд долларов, сделав ставку на то, что технологии в сфере видеоигр могут обучить ИИ для применения в реальных условиях
Войдя в отдел исследований и разработок компании General Intuition в Нью-Йорке, соучредитель и генеральный директор Пим де Витте сразу же указал на монитор, установленный на столе для работы стоя. Каз
General Intuition планирует привлечь 300 млн долларов при оценке компании в 2 млрд долларов
Как сообщили TechCrunch источники, знакомые с ситуацией, нью-йоркский стартап General Intuition, разрабатывающий базовую модель, которая обучает ИИ-агентов ориентироваться в пространстве и времени, ве
Компания General Intuition привлекла 320 млн долларов на обучение роботов с использованием данных из видеоигр
В настоящее время General Intuition тестирует модели мира, предназначенные для использования в качестве сред обучения для агентных моделей. | Источник: General IntuitionНа этой неделе компания General
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

Загрузка плеера...
До того как GPT-3 от OpenAI открыл эру базовых моделей, компании создавали собственные модели обработки естественного языка с нуля, каждая из которых обучалась на больших наборах данных, адаптированных к конкретным задачам. Сегодня большинство организаций начинают с универсальной модели, такой как серия GPT от OpenAI, Claude или Llama, а затем настраивают ее или задают ей конкретные запросы в соответствии со своими уникальными требованиями.
Пим де Витте, генеральный директор General Intuition, считает, что воплощённый ИИ будет развиваться по аналогичной траектории. Вместо сбора огромных наборов данных из реального мира для создания специализированных моделей роботов, он утверждает, что отрасль должна уделять приоритетное внимание наборам данных более высокого качества, которые позволяют создавать базовые модели, способные передавать интуицию о движении и взаимодействии в различных средах.
«В настоящее время многие компании ведут узкоспециализированную работу, сосредоточенную на отдельных воплощениях, средах и роботах», — рассказал де Витте TechCrunch в недавнем выпуске подкаста «Equity».
Он утверждает, что большая часть этой работы вскоре станет излишней по мере появления общих моделей, подобных той, которую разрабатывает и внедряет General Intuition.
«Сама по себе обобщенность модели и есть продукт», — сказал он. «Именно благодаря тому, что она обладает базовым уровнем рассуждений о пространстве и времени, люди перестанут собирать сотни тысяч или миллионы часов данных из реального мира. Ведь на самом деле вам понадобится всего несколько минут».
General Intuition создала собственную базовую модель после обучения на миллионах часов данных из видеоигр, включая такую информацию, как то, какие кнопки контроллера нажимал человек и когда. И де Витте, и ведущий инвестор Винод Хосла утверждают, что данные о действиях являются ключом к развитию интуиции, подобной человеческой, для пространственно-временного мышления.
Основываясь на этой гипотезе, стартап недавно привлек 320 миллионов долларов при оценке компании в 2,3 миллиарда долларов. Компания продемонстрировала, что её текущая модель способна как играть в видеоигры в течение нескольких часов, так и управлять четвероногим роботом — причём в последнем случае после тонкой настройки на основе всего восьми минут реальных данных по робототехнике.
«Тот факт, что робот смог обучиться методом zero-shot, используя только переднюю камеру, без каких-либо других датчиков, в офисе с динамично меняющимися объектами и проходящими мимо людьми, стал для нас огромной неожиданностью», — говорит де Витте. «Я думаю, это признак того, что нас ждет в будущем».
Конечной целью General Intuition является не создание роботов самостоятельно, а становление базовой моделью физического ИИ — фундаментальной основой, на которой другие компании-робототехники смогут создавать свои собственные машины. Или, как выразился де Витте: «Мы не собираемся создавать компанию по производству беспилотных автомобилей. Мы собираемся в десять раз упростить задачу для тех, кто после нас создаст компанию по производству беспилотных автомобилей».
Компания General Intuition привлекла 2,3 млрд долларов, сделав ставку на то, что технологии в сфере видеоигр могут обучить ИИ для применения в реальных условиях
Войдя в отдел исследований и разработок компании General Intuition в Нью-Йорке, соучредитель и генеральный директор Пим де Витте сразу же указал на монитор, установленный на столе для работы стоя. Каз
General Intuition планирует привлечь 300 млн долларов при оценке компании в 2 млрд долларов
Как сообщили TechCrunch источники, знакомые с ситуацией, нью-йоркский стартап General Intuition, разрабатывающий базовую модель, которая обучает ИИ-агентов ориентироваться в пространстве и времени, ве
Компания General Intuition привлекла 320 млн долларов на обучение роботов с использованием данных из видеоигр
В настоящее время General Intuition тестирует модели мира, предназначенные для использования в качестве сред обучения для агентных моделей. | Источник: General IntuitionНа этой неделе компания General





Дом






