Impresionante vídeo de trabajo de la empresa de robots humanoides 1X, compatible con OpenAI

1X, una empresa de robots humanoides respaldada por OpenAI, se centra en encadenar tareas con su robot llamado Eve. Un robot que puede realizar tareas secuenciales se acerca a la autonomía total.

Al igual que los desarrollos en inteligencia artificial experimentados después del lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, parece que se ha producido un desarrollo similar en el lado de los robots humanoides. El primer ChatGPT o similares anteriores funcionaban sólo en formato de preguntas y respuestas. Sin embargo, hoy podemos darles una tarea y hacer que cumplan los requisitos de esa tarea. Eso es exactamente lo que la empresa de robots humanoides 1X, respaldada por el desarrollador #ChatGPT  #OpenAI , está intentando incorporar a su robot, Eve.

Si bien #1X quiere brindar trabajo físico a través de androides inteligentes y seguros, los pasos que toma también sirven para este propósito. El nuevo vídeo publicado por la empresa muestra la capacidad del robot humanoide Eve para completar tareas autónomas una tras otra. Sin embargo, la empresa también señala que esto es sólo el comienzo del viaje.

La empresa había desarrollado previamente un modelo autónomo que puede combinar muchas tareas en una red neuronal condicional de único objetivo. Sin embargo, cuando los modelos multitarea eran pequeños (<span millones de parámetros), agregar datos para corregir el comportamiento de una tarea a menudo afectaba negativamente el comportamiento en otras tareas. Aunque se piensa en aumentar el número de parámetros como primera solución, esta vez el entrenamiento lleva más tiempo y retrasa los indicadores que deben recopilarse para mejorar el comportamiento del robot.

Entonces, ¿cómo podemos iterar rápidamente sobre los datos mientras creamos un robot general que pueda realizar muchas tareas con una única red neuronal? La respuesta de 1X a esto es bastante inteligente. La empresa dice que separa la capacidad de mejorar rápidamente el desempeño de las tareas del proceso de combinar múltiples capacidades en una única red neuronal. Para lograr esto, la empresa creó una interfaz de lenguaje natural controlada por voz para encadenar capacidades a corto plazo en otras más largas a través de múltiples modelos más pequeños.

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