Physical Intelligence открыла доступ к своим новейшим роботизированным базовым моделям для обучения и инференса через бета-версию Pi API. Развертывание роботов по-прежнему сложно: разработчикам нужно определить подходящий сценарий использования, создать подходящее оборудование и предоставить модели, достаточно интеллектуальные для выполнения задачи. Модели общего назначения, такие как π0 и π0.5, обеспечивают прочную основу физических знаний и значительно сокращают объем данных и усилий, необходимых для адаптации к новым задачам, средам или роботам. Однако их адаптация по-прежнему требует инфраструктуры машинного обучения, вычислительных ресурсов и сложных конвейеров данных.
Pi API снимает значительную часть этой нагрузки. Пользователи загружают данные, запускают дообучение на инфраструктуре, которой управляет Physical Intelligence, и получают доступ к дообученным моделям через размещенный шлюз для инференса. Последняя модель, доступная через API, обеспечивает более эффективное по данным дообучение и улучшенные возможности для партнеров. Поскольку Pi может быстро обновлять базовые модели, компания планирует и дальше предоставлять доступ к своим новейшим и наиболее мощным версиям.
Ранние совместные проекты протестировали модели в различных отраслях. Компания Actor развертывает автономную тяжелую технику, и ее автономный колесный погрузчик зачерпывает материал и загружает его в самосвал в ходе реального коммерческого развертывания без оператора в машине. Во всех этих партнерствах процесс повышения производительности был единообразным: сбор демонстраций, обучение модели, тестирование на роботе и использование неудач для определения следующего раунда сбора данных. Компания Almond, которая производит двухрукого робота Axol, с помощью API за четыре дня создала модель, которая зачищает распорные детали, используемые при сборке самого Axol.
Большинство ранних развертываний, от Японии до Швейцарии и по всей территории Соединенных Штатов, работали на облачном инференсе. У некоторых пользователей возникли проблемы с сетевым подключением, что выявило области для улучшения. Physical Intelligence заявляет, что отзывы, полученные в ходе реального использования, будут направлять разработку будущих моделей.
Источник: Hacker News · Сводку подготовил HeadlinesBriefing