PAN-时间：来自Aofeisi量子位|官方帐户Qbitai的机器人大脑不怕失败！肢体断裂？电机卡住了吗？一切都很好。只要机器人的身体可以移动，大脑就可以使其移动。在高跷上行走？适应外部力量？加载重物？太容易了。此外，它还可以执行更详细的动作，例如放置菜肴。这个大脑是新发射的滑雪大脑，欣赏45亿美元（直到今年6月），在虚拟环境中进行了培训，并具有一千万个机器人姿势，可以开发一千年。更值得一提的是，这种模型从未在这些机器人中受过训练，并且控制它们的能力已经完全出现。让我们在下面详细介绍一下。只要机器人可以移动，大脑就可以移动它。因为生活中总是有很多事情是无法预测的，尽管有许多机器人在视频中表现出色，但它们无法抗拒ID面临现实生活中的失败。为什么会发生这种情况？答案在于机器人编程的方式。以机器人的动作为例，大多数控制器都是为特定机器人培训的，并且控制它的AI将记住机器人的运动方法，例如提醒考试答案，这对于通过测试是有用的，但是研究如何获得答案并不有用。当AI面对以前从未见过的情况，例如摩托车，脚骨折或全新的身体时，您记得的解决方案是没有用的。 Skild AI如何解决？他们设计了一个无法作弊的“测试”，该坑不仅允许知道机器人控制机器人，还可以训练它以控制具有不同身体形状的机器人多宇宙。在这一点上，它不记得特定机器人的固定解决方案，而是为所有机器人找到一种常见方法。基于上述想法，Skild AI创建了一个由100,000个不同机器人的宇宙。一千年模拟的大脑可以适应奇怪的场景。当面对奇怪的场景时，这个大脑可以迅速匹配100,000具尸体中的任何一个。例如，将一个四足机器人放在直立位置并激活其大脑。当大脑醒来时，我不知道自己控制着什么身体。令人惊讶的是，它决定将机器人视为有点人形，而不是四足机器人。但是，由于普通的人形机器人具有脚踝电动机和宽脚以保持稳定性，因此一个四足机器人的前腿有限的机器人在腿上只有一个被动旋钮，地面上只有一个接触点。因此，这个新的大脑应确定体型并在很短的时间内稳定其姿势。但是由于时间太短，机器人仍然掉下来。这是大脑的极限吗？当然是不可能的。新的大脑也可以从失败中学习上下文，即使机器人失败了第一次尝试和第二次尝试，但第三次成功。这是为了对于滑冰大脑的罕见记忆，大多数机器人记忆的控制方法只有几百毫秒，但是这个新大脑的上下文窗口比约会长100倍以上。此外，Sithe Team还试图绑住机器人的腿，以模仿其脚的损失。该操作不仅缩短了机器人脚的长度，而且还降低了四个自由度。起初，机器人无法有效搅拌，因此它只能遇到困难。但是，在适应7-8秒后，新大脑发现摇摆大腿关节可以克服困境并最终实现有效的行走。同时，仅针对单个机器人训练的专用控制器完全甚至转弯。不仅如此，该团队还通过将机器人的膝盖锁定到软件上，将四足机器人锁定为三足机器人，从而模仿了联合失败，该机器人尚未接受此类培训。起初，机器人在倾斜，但请学会将重心向后移动到三腿，并且在适应2-3秒后也可以行走。这种行为也出现在四倍的机器人车轮上。如果机器人的轮胎突然停止了怎么办？这个大脑认为发送到方向盘的命令不会向前移动机器人，然后它以类似于通常的双足机器人的步行步态移动，当车轮重新打开时，大脑移回了更好的滚动模式。为了在面对不同情况时更有效地测试机器人平衡，该团队还在腿上安装了其他柱子，让机器人踩着高跷。可以看出，机器人最初采取了一些步骤，但它迅速调整了脚的频率和位置以适应长腿。 Skild AI认为，将来可以在物理世界中可靠的AGI不仅依靠记忆，而且必须具有世界的灵活性，而实现这一目标的方法是训练“大脑”“这可以控制所有身体。SlkildAI公司介绍Skild AI成立于2023年，以生产适合各种硬件和活动的AI适应性大脑。它在宾夕法尼亚州匹兹堡拥有大约6名员工和总部。它拥有两个创始人，Deepak Pathak和Abhinav Gupta。加利福尼亚州，伯克利，然后在学校继续进行博士后研究。马里兰州大学，然后在卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）担任博士后研究员。Google的Sion和大规模远见学习计划已有两年了，最终在Meta中担任研究经理和元组持续了四年，在各个领域进行了一些重大变化，包括自我保护，触觉理解，导航和操作，ATBILS和ATBILS和运营。在人工智能机器人创新领域建立领先地位。 2024年7月，SK已完成AI A系列A融资3亿美元，资金将用于扩大主要的机器人AI模型，扩大团队规模并促进产品开发。当时，该公司的赞赏达到15亿美元。 6月，Skild AI筹集了1亿美元，以支持该公司的市场扩张，并建立战略合作伙伴关系，以加速AI的物理机器人平台的扩展。融资轮换成本为45亿美元。此外，Skild AI的主要投资者也值得注意，包括但不限于软银，Lightspeed Venture CapItal，Nvidia，三星，红杉资本，亚马逊，卡内基·梅隆大学和凯迪拉克。参考链接：[1] https://x.com/skilda/status/19709406142347771579 [2] https://www.skild.ai/blogs/blogs/omni-bodied [3] 特别声明：上面的内容（包括照片或视频（如果有））已由“ NetEase”自助媒体平台的用户上传和发布。该平台仅提供信息存储服务。 注意：上面的内容（包括照片和视频（如果有））已由NetEase Hao用户上传和发布，该用户是社交媒体平台，仅提供信息存储服务。