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英伟达：2024年机器人学的致命弱点是什么2024-01-09 09:08·爱动的盖世小虫来自 Jim Fan（英伟达研究员的判断）在 2024 年除了大型语言模型（LLMs）最重要的发展是机器人技术我们距离实体人工智能智能体的 ChatGPT 时刻大约还有 3 年长期以来我们一直受到莫拉维克悖论的困扰这是一个违反直觉的现象即人类觉得容易的任务对 AI 来说极其困难反之亦然2024 年将被视为 AI 社区首次大规模反击这一诅咒的一年我们不会立即取得胜利但我们将走上胜利的道路在 2023 年我们已经瞥见了未来机器人的基础模型和平台：具有机器臂作为物理输入/输出设备的多模态大型语言模型：VIMA、PerAct、RvT（NVIDIA）、RT-1、RT-2、PaLM-E（谷歌）、RoboCat（DeepMind）、Octo（伯克利、斯坦福、CMU）等连接系统 1 高层次推理（LLMs）和系统 2 低层次控制的算法：Eureka（NVIDIA）、Code as Policies（谷歌）等在固件上取得了惊人的进展：特斯拉 Optimus @elonmusk、Figure @adcock_brett、1X @ericjang11、Apptronik、Sanctuary、Agility+Amazon、Unitree 等数据一直是机器人学的致命弱点研究社区正联合起来策划下一个 ImageNet如 Open X-Embodiment（RT-X）数据集虽然它还不够多样化但一小步也是一大步模拟和合成数据在解决机器人灵巧性甚至一般计算机视觉问题中将发挥关键作用(1) NVIDIA Isaac 能以实时的 1000 倍速度模拟现实随着计算的扩展数据流规模也在扩展(2) 硬件加速光线追踪可以实现真实感渲染这些逼真的渲染还自带免费的真实注释如分割、深度、3D 姿势等(3) 模拟器甚至可以将真实世界的数据扩展成更大的数据集大大减少了昂贵的人类示范工作MimicGen（NVIDIA）是一个代表性的例子#人工智能#
从病患到脱口秀演员翱辫别苍础滨收购两家初创公司，想要更好地卖颁丑补迟骋笔罢公司版
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