PANewsは1月2日に、Mechanism Capitalのパートナーであるアンドリュー・カン氏がXプラットフォームで、2025年にはロボティクス分野が長年続いてきたモデルアーキテクチャやトレーニングの課題を解決し、データ収集技術、データ品質理解、データ定式化において大きな進展を遂げると投稿しました。これにより、人工知能企業は最終的に大規模なデータ収集への投資を始める自信を持てるでしょう。Figure、Dyna、PIのような企業は強化学習(RL)を活用するでしょう 革新的な技術は、さまざまな実用的応用シナリオで99%以上の成功率を達成しています。 さらに、メモリ技術の進歩により「メモリ壁」が打破され、NVIDIAのReMEmberはメモリベースのナビゲーションを採用し、TitanやMIRASはテストタイムメモリを実現し、より良い仮想位置測定モデル(VLM)により、仮想位置測定アレイ(VLA)は空間理解能力が向上し、データ注釈や処理プロセスも強化され、スループットを大幅に向上させています。 2025年には、データスケールによってもたらされるゼロショット能力マッピング、視覚強度感度、一般的な物理的推論が市場に初めて評価され、2026年には物理AIデータのスケールが100倍に拡大すると見込まれています。
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Mechanism Capital合伙人:2026年实体AIデータ規模は100倍に拡大予定
PANewsは1月2日に、Mechanism Capitalのパートナーであるアンドリュー・カン氏がXプラットフォームで、2025年にはロボティクス分野が長年続いてきたモデルアーキテクチャやトレーニングの課題を解決し、データ収集技術、データ品質理解、データ定式化において大きな進展を遂げると投稿しました。これにより、人工知能企業は最終的に大規模なデータ収集への投資を始める自信を持てるでしょう。Figure、Dyna、PIのような企業は強化学習(RL)を活用するでしょう 革新的な技術は、さまざまな実用的応用シナリオで99%以上の成功率を達成しています。 さらに、メモリ技術の進歩により「メモリ壁」が打破され、NVIDIAのReMEmberはメモリベースのナビゲーションを採用し、TitanやMIRASはテストタイムメモリを実現し、より良い仮想位置測定モデル(VLM)により、仮想位置測定アレイ(VLA)は空間理解能力が向上し、データ注釈や処理プロセスも強化され、スループットを大幅に向上させています。 2025年には、データスケールによってもたらされるゼロショット能力マッピング、視覚強度感度、一般的な物理的推論が市場に初めて評価され、2026年には物理AIデータのスケールが100倍に拡大すると見込まれています。