Physical Intelligence已通过Pi API beta开放其最新的机器人基础模型,用于训练和推理。部署机器人仍然十分困难,因为开发者必须确定合适的应用场景、搭建适配的硬件,并提供足够智能以完成任务的模型。π0和π0.5等通用模型提供了坚实的物理知识基础,大幅减少了适应新任务、新环境或新机器人所需的数据和精力。然而,对这些模型进行适配仍需要机器学习基础设施、算力和复杂的数据管道。
Pi API减轻了大部分此类负担。用户上传数据,在Physical Intelligence管理的基础设施上启动微调,并通过托管网关访问微调后的模型进行推理。该API目前提供的最新模型为合作伙伴提供了数据效率更高的微调方式和更强的能力。由于Pi能够快速更新底层模型,公司计划持续提供对其最新、能力最强版本的访问。
早期合作在多个行业测试了这些模型。Actor公司部署自主重型机械,其自主轮式装载机在真实商业部署中铲取物料并将其装入自卸卡车,机器内部无需操作员。在这些合作中,提升性能的流程始终一致:收集示范数据、训练模型、在机器人上测试,并利用失败案例指导下一轮数据收集。Almond公司研发了双臂机器人Axol,利用该API在四天内生成了一个模型,用于对Axol自身装配所用的垫片进行去毛刺处理。
大多数早期部署(从日本到瑞士,再到美国各地)都运行在云端托管的推理服务上。部分用户遇到了网络连接问题,这凸显了需要改进的方面。Physical Intelligence表示,来自真实场景使用的反馈将指导未来的模型开发。
来源: Hacker News · 由HeadlinesBriefing整理摘要