Alibaba traint G1 met menselijke opnamen én robotvoorbeelden
Het model λ0 voltooit in een laboratoriumproef 25 van 40 opdrachten. De menselijke trainingsgegevens vervangen de robotvoorbeelden nog niet.
Een onderzoeksteam van Alibaba presenteert λ0 en HumanVerse, een verzameling van 500 uur menselijke video- en bewegingsgegevens. Het model leert eerst van menselijke handelingen en wordt daarna verder getraind met robotvoorbeelden. Voor de fysieke proeven gebruikt het team een G1 met extra camera en robothanden. De robot moet speelgoed opruimen, een doos verplaatsen, een fles weggooien en een stoel onder een tafel schuiven. Volgens de preprint lukken 25 van de 40 pogingen volledig, met tien vaste beginsituaties per taak. Menselijke hulp tijdens de uitvoering telt niet als zelfstandig succes. Deze resultaten gelden voor de onderzochte laboratoriumtaken; ze bewijzen geen algemene inzetbaarheid in woningen.
Wat betekent dit?
Menselijke opnamen kunnen helpen om robotvaardigheden te trainen. De vijftien niet volledig geslaagde pogingen laten zien hoeveel werk er nog zit tussen een onderzoeksresultaat en betrouwbare dagelijkse hulp.
Bron: Lambda-humanoid Team, Alibaba Token Hub en Amap / arXiv ↗. Samengevat door YourWally op basis van de publicatie van de onderzoekers.