Physical Intelligence ने Pi API बीटा के माध्यम से प्रशिक्षण और इन्फरेंस के लिए अपने नवीनतम रोबोटिक फाउंडेशन मॉडल खोले हैं। रोबोट तैनात करना अब भी कठिन है, क्योंकि डेवलपर्स को सही उपयोग-मामला पहचानना होता है, उपयुक्त हार्डवेयर बनाना होता है और ऐसे मॉडल उपलब्ध कराने होते हैं जो कार्य करने के लिए पर्याप्त बुद्धिमान हों। π0 और π0.5 जैसे सामान्य-उद्देश्य मॉडल भौतिक ज्ञान का मजबूत आधार प्रदान करते हैं, जिससे नए कार्यों, वातावरणों या रोबोटों के अनुरूप ढलने के लिए आवश्यक डेटा और प्रयास में काफी कमी आती है। फिर भी, इन्हें अनुकूलित करने के लिए ML इन्फ्रास्ट्रक्चर, कंप्यूट और जटिल डेटा पाइपलाइन की आवश्यकता होती है।
Pi API इस बोझ का बड़ा हिस्सा हटा देता है। उपयोगकर्ता डेटा अपलोड करते हैं, Physical Intelligence द्वारा प्रबंधित इन्फ्रास्ट्रक्चर पर फाइन-ट्यूनिंग शुरू करते हैं, और इन्फरेंस के लिए होस्टेड गेटवे के माध्यम से फाइन-ट्यून किए गए मॉडल तक पहुंचते हैं। API के माध्यम से उपलब्ध नवीनतम मॉडल साझेदारों के लिए अधिक डेटा-कुशल फाइन-ट्यूनिंग और बेहतर क्षमता प्रदान करता है, और चूंकि Pi अंतर्निहित मॉडलों को तेजी से अपडेट कर सकता है, कंपनी अपने नवीनतम और सबसे सक्षम संस्करणों तक पहुंच देना जारी रखने की योजना बना रही है।
शुरुआती सहयोगों में विभिन्न उद्योगों में मॉडलों का परीक्षण किया गया। Actor स्वायत्त भारी मशीनरी तैनात करती है, और इसका स्वायत्त व्हील लोडर वास्तविक व्यावसायिक तैनाती के दौरान मशीन के भीतर किसी ऑपरेटर के बिना सामग्री उठाकर डंप ट्रक में लादता है। इन साझेदारियों में प्रदर्शन सुधारने की प्रक्रिया एक समान रही: प्रदर्शन डेटा एकत्र करना, मॉडल प्रशिक्षित करना, रोबोट पर उसका परीक्षण करना, और विफलताओं का उपयोग अगले दौर के डेटा संग्रह को दिशा देने में करना। Almond, जो दोहरी-भुजा वाला रोबोट Axol बनाती है, ने API का उपयोग करके चार दिनों में एक ऐसा मॉडल तैयार किया जो Axol की अपनी असेंबली में प्रयुक्त स्पेसर्स के किनारों को चिकना करता है।
अधिकांश शुरुआती तैनातियां, जापान से स्विट्जरलैंड तक और पूरे संयुक्त राज्य अमेरिका में, क्लाउड-होस्टेड इन्फरेंस पर चलीं। कुछ उपयोगकर्ताओं को नेटवर्क कनेक्टिविटी की चुनौतियों का सामना करना पड़ा, जिससे सुधार के क्षेत्र उभरकर सामने आए। Physical Intelligence का कहना है कि वास्तविक दुनिया में उपयोग से मिली प्रतिक्रिया भविष्य के मॉडल विकास का मार्गदर्शन करेगी।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित