“ Meta探索了家務中的人類機器人合作”
梅塔(Meta)剛剛推出了一項名為Partnr的很酷的新計劃,旨在深入研究人類和機器人如何合作,尤其是在家中。我們正在談論的是每天的東西,例如掃地,攪打一頓飯或抓住您訂購的披薩。你知道,讓機器人做所有的家務的夢想嗎?那是永遠存在的,誰能忘記“傑森一家”的玫瑰呢?她一直是很久以來的榜樣,展示了機器人女僕可以做什麼。但是,除了機器人真空之外,讓我們成為現實,家庭機器人並沒有真正起飛。它們通常太昂貴,不夠可靠,或者只是做得不足以證明成本是合理的。並不是說人們不感興趣。只是,還沒有其他東西能擊中最佳位置。
將更多的機器人進入我們的家可能取決於他們與我們的合作能力。不要指望第一批家居機器人可以自己處理一切,即使是最好的機器人真空吸塵器也需要一些幫助。這就是Partnr的來源。 Meta使用它作為衡量和收集人類和機器人如何合作解決家庭任務的數據的一種方式。從洗碗到拾起玩具,他們將一項超過100,000個任務進行了基準。另外,他們放棄了partnr數據集,該數據集顯示了人們在模擬中執行這些任務的人,非常適合培訓AI模型。
如今,模擬非常方便,可以讓您在現實生活中永遠使用的快照測試。但是梅塔不在那兒停下來。他們已經嘗試使用波士頓Dynamics的Spot Robot嘗試了Partnr模型,並且運行良好。他們甚至建立了一個混合現實的界面,向您展示了機器人在做出決定時的想法。
梅塔說:“在人類和機器人如何一起工作時,有大量的生長和創新。” “有了Partnr,我們不僅將機器人視為助手,而且是合作夥伴,我們想在這個很棒的領域開始研究。”

圖片來源:拉布拉多系統
年齡技術的世界也看起來很有希望。例如,以拉布拉多的服務購物車為例,這是對技術如何幫助老年人獨自生活的一瞥。但是,在這些系統成為常態之前,我們需要在Meta的工作中進行更多的進步。
然後是類人動物 - 那些兩足的機器人可能有一天可以在房子周圍伸出援手。現在,它們非常昂貴,並且不像我們想要的那樣可靠。這就是為什麼大多數公司首先專注於業務應用程序的原因。但是,如果我們可以擴大規模並繼續向前推動AI,誰知道呢?我們可能會看到這些機器人處理各種任務,從工廠地板到我們的客廳。實現這一目標的很大一部分是確定人類和機器人如何合作,這正是梅塔希望與Partnr實現的目標。
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馬克·扎克伯格真的相信人工智慧是面向每個人的嗎?
正在載入播放器…Meta 本週推出了 Glimmer,這是一個開源權重的 AI 模型,任何人都可以下載並在個人硬體上執行——這與該公司更強大的模型 Muse Spark 形成了鮮明對比,後者仍鎖定在其自有 API 之後。此次釋出伴隨著馬克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)的一封公開信,他在信中主張人工智慧應向所有人開放,而非由少數幾家實驗室控制。但正如 Equity 節目主持人所指出的那樣,這一願景附帶了幾個重要的限制條件。在本期 TechCrunch 的 Equity 播客中,K
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This PARTNR thing sounds dope! Robots helping with chores? Sign me up! But I’m curious—will they ever make a bot that can cook my grandma’s dumplings just right? 🤔
This robot teamwork idea from Meta sounds dope! 🤖 Imagine chilling while a bot sweeps my floor or cooks dinner. But, like, will it mess up my grandma’s recipe? Hope they figure that out!
A iniciativa PARTNR da Meta parece um sonho realizado! Imagine robôs ajudando nas tarefas domésticas como varrer e cozinhar. É como viver no futuro! Mas fico me perguntando como eles funcionarão de verdade nas casas reais. 🤔
메타의 PARTNR 이니셔티브는 꿈이 이루어진 것 같네요! 로봇이 청소나 요리를 도와주는 거라니, 마치 미래에 사는 것 같아요! 하지만 실제 집에서 얼마나 잘 작동할지 궁금해요. 🤔
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將更多的機器人進入我們的家可能取決於他們與我們的合作能力。不要指望第一批家居機器人可以自己處理一切,即使是最好的機器人真空吸塵器也需要一些幫助。這就是Partnr的來源。 Meta使用它作為衡量和收集人類和機器人如何合作解決家庭任務的數據的一種方式。從洗碗到拾起玩具,他們將一項超過100,000個任務進行了基準。另外,他們放棄了partnr數據集,該數據集顯示了人們在模擬中執行這些任務的人,非常適合培訓AI模型。
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