AniekemeUmoh

vip
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Vision le da a un brazo robótico un mapa, pero no le da un agarre.
Intenta levantar un huevo con solo entrada de cámara y cero retroalimentación de fuerza: o lo aplastas o lo sueltas. No hay ninguna señal que le diga al actuador: “estás al 80% de la presión de fractura; afloja”.
Esa señal solo existe como datos hápticos: fuerza, torque, presión táctil, detección de deslizamiento.
Por eso, el “cuello de botella de la IA encarnada” ya no es un problema de visión. Es un problema de tacto. Puedes tener un modelo 3D perfecto de un picaporte y aun así fallar al girarlo si el agarre no sabe cuánta fu
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La inteligencia de la IA ha avanzado rápidamente. La confianza, la memoria y la reputación no.
Eso es exactamente lo que el concepto de Vanar Org está diseñado para corregir.
Una organización conserva el contexto del negocio, coordina a trabajadores especialistas, sigue políticas y crea un historial verificable a lo largo del tiempo.
Migrar a Base permite que el equipo se enfoque por completo en hacer realidad esa visión.
Vale la pena explorarlo en Bullish sobre $VANRY .
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La brecha entre los modelos de IA y las máquinas físicas
Los modelos de IA pueden razonar sobre el mundo, los robots pueden moverse a través de él, pero convertir la inteligencia en una acción física fiable requiere mucho más que colocar un modelo potente dentro de una máquina.
Un robot necesita entender su entorno, interactuar con objetos, tomar decisiones, aprender de la experiencia y ejecutar acciones de forma segura. La diferencia entre saber qué hacer y hacerlo realmente en el mundo físico es donde ocurre gran parte del trabajo más difícil en robótica.
Esta es la capa @StrikeRobot_ai a la
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El primer paso hacia la autonomía robótica es la imitación humana
Un niño que aprende a atarse los zapatos no empieza con razonamiento independiente. Observa, copia el movimiento, comete errores en algunas pruebas, ajusta las manos y repite el proceso hasta que la acción se vuelve lo bastante familiar como para realizarla sin ayuda. La autonomía robótica sigue un camino similar.
Un robot no puede, simplemente, recibir una tarea y esperar que desarrolle un criterio físico a partir de instrucciones únicamente. Antes de que pueda actuar de forma fiable por sí solo, necesita ejemplos de cómo se re
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La arquitectura de cuatro capas es solo una parte de la visión de StrikeRobot;
El Orchestrator, Asset Forge, Layout Architect y MJCF Bridge pueden verse fácilmente como cuatro componentes separados.
Juntos, representan algo mucho más importante: el proceso de convertir una idea humana en un entorno robótico funcional.
El usuario comienza con una instrucción en lenguaje natural. El Orchestrator interpreta esa instrucción y la convierte en un plan de escena estructurado. Asset Forge luego crea o recupera los objetos necesarios para ese entorno. Layout Architect entiende dónde pertenecen esos obj
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En muy poco tiempo, se han generado $23,000.
Esto demuestra una cosa: Duelbet tiene algunas de las mejores cuotas ahí fuera para quienes estén interesados en apostar.
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𝐄𝐥 𝐜𝐚𝐬𝐨 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐢𝐧𝐭𝐞𝐥𝐢𝐠𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚 𝐦𝐨𝐝𝐮𝐥𝐚𝐫 𝐞𝐧 𝐈𝐀 𝐟í𝐬𝐢𝐜𝐚
Construir un robot inteligente es fundamentalmente diferente de construir un chatbot.
Un modelo de lenguaje puede generar una respuesta en una sola interacción. Un robot tiene que entender su entorno, interpretar una tarea, tomar decisiones, interactuar con objetos físicos y responder a cambios inesperados, todo mientras opera dentro de las limitaciones del mundo real.
Intentar forzar todas estas responsabilidades en un solo modelo gigante crea sus propios problemas y por eso @StrikeRobot_ai adopta un enfoque
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La diferencia entre saber nadar y estar realmente en el agua
Un sistema de #IA puede consumir millones de ejemplos sobre natación. Puede aprender las técnicas, estudiar los movimientos, entender la física y describir exactamente lo que se supone que debe hacer un nadador.
Luego lo colocas en el agua y, de repente, el conocimiento se encuentra con la realidad.
▪︎ La resistencia del agua.
▪︎ La pérdida del equilibrio.
▪︎ El momento de cada movimiento.
▪︎ La necesidad de ajustarse cuando el cuerpo no se mueve exactamente como se esperaba.
Estos detalles son difíciles de captar solo
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Los robots humanoides necesitan un software mejor, no solo un hardware mejor
El robot humanoide es una de las ideas más ambiciosas en robótica porque está diseñado para operar en entornos construidos para humanos. Tiene los brazos, las piernas, las articulaciones, los sensores y los procesadores necesarios para moverse por el mundo físico, pero el hardware por sí solo no hace realmente inteligente a un humanoide. Un robot puede tener actuadores avanzados y capacidades mecánicas impresionantes y aun así estar limitado si no puede entender su entorno, interpretar instrucciones, planificar accion
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Las demandas de la robótica industrial son fundamentalmente diferentes
Cuando la mayoría de las personas escucha la palabra robótica, a menudo imagina una máquina diseñada para ayudar en casa: un robot aspiradora que se mueve entre los muebles, un asistente del hogar que responde a comandos o un dispositivo de consumo que realiza un conjunto limitado de tareas predefinidas.
Estas aplicaciones son importantes, pero representan solo una parte de lo que la robótica puede llegar a ser.
Un robot que opera en una fábrica, una instalación nuclear, una central eléctrica, un centro logístico o un sitio
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La IA encarnada no puede aprender solo de internet; aquí está el porqué 👇
Internet le ha dado a la IA acceso a una cantidad extraordinaria de información; imágenes, videos, texto, instrucciones, documentación técnica, etc.
Aun así, un robot puede consumir todo eso y aun así tener dificultades con algo tan simple como recoger un objeto desconocido. La razón es sencilla: saber sobre el mundo físico es diferente a experimentarlo.
Un video puede mostrar a una persona levantando un vaso, pero no captura del todo la presión necesaria para agarrarlo, la distribución del peso, el ligero ajuste que se
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Los robots del conocimiento no pueden descargarlo
Un robot puede entrenarse con millones de imágenes en las que se ve una mano sujetando una taza, pero eso aún no le enseña la cantidad exacta de fuerza necesaria para sostener un vaso frágil sin aplastarlo o dejar que se resbale.
Aquí es donde empieza la parte más difícil de la inteligencia encarnada. Hay conocimientos difíciles de escribir, subir o extraer de un conjunto de datos. Viven dentro de la interacción entre un cuerpo y el mundo físico.
→ El equilibrio es saber cómo desplazar el peso cuando cambia la superficie.
→ El agarre es percibi
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¿Se pueden Robótica Acceder a una Red de Robótica Abierta?
La computación en la nube cambió la forma en que el mundo accede al poder de cómputo. Ya no necesitas tener un enorme centro de datos para ejecutar aplicaciones potentes. La infraestructura puede distribuirse a través de una red, accederse de forma remota y ponerse a disposición de personas y empresas que jamás podrían permitirse construirla por sí mismas.
La robótica quizá se acerca a una transición similar, pero la pregunta ya no es solo: ¿Quién es dueño del robot? También es: ¿Quién puede acceder a él, operarlo, aportar datos a él y
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