“`html
Модели «Зрение-Язык-Действие» (VLA) для робототехники
Модели VLA совмещают языковые модели и визуальные кодировщики для обучения роботов. Это позволяет роботам обрабатывать новые инструкции и взаимодействовать с незнакомыми объектами.
Проблема малых наборов данных
Существующие наборы данных часто требуют участия человека, что затрудняет масштабирование. Использование видео из Интернета предоставляет больше примеров поведения, но существует две основные проблемы: недостаток четких меток действий и различия в средах.
Решение LAPA
Исследователи из разных университетов разработали метод LAPA, который использует видео без меток действий. Этот метод включает:
- Обучение модели для квантования действий.
- Предварительное обучение модели VLA для прогнозирования действий на основе наблюдений.
- Тонкая настройка на небольших наборах данных для роботов.
Преимущества LAPA
Метод LAPA показывает более высокие результаты по сравнению с предыдущими методами и традиционными наборами данных:
- Эффективность увеличена в 30-40 раз в процессе предварительного обучения.
- Лучшая производительность в задачах взаимодействия с объектами.
- Способность планировать действия на основе простых инструкций.
Потенциал внедрения ИИ
Использование LAPA в вашей компании может помочь оптимизировать процессы. Определите, как ИИ может быть внедрен:
- Анализируйте, где возможна автоматизация.
- Устанавливайте четкие KPI для оценки эффективности.
- Начинайте с небольших проектов и постепенно расширяйте внедрение.
Контакты и ресурсы
Если вам нужны дополнительные советы по внедрению ИИ, пишите нам через Telegram или следите за новостями о ИИ в нашем канале.
Пробуйте AI Sales Bot для оптимизации процессов продаж: itinai.ru/aisales.
Измените свои процессы с помощью решений от AI Lab: itinai.ru.
“`
