Blog
Insights on robotics, AI, and data collection
Isaac Lab: Næste generations GPU-simulering til multimodal robotlæring
Opdag, hvordan NVIDIAs Isaac Lab revolutionerer multimodal robotlæring gennem GPU-accelererede simuleringer, hvilket muliggør hurtigere AI-træning, skalerbar implementering og optimeret ROI for robotforskere og -virksomheder.
Isaac Gym: GPU-Native Physics Simulation for Robot Learning - Scaling Thousands of Parallel Environments
Discover how Isaac Gym revolutionizes robot learning with GPU-native physics simulation, enabling thousands of parallel environments for rapid reinforcement learning, VLA models training, and efficient AI robot teleoperation. Explore benchmarks, integration with PyTorch, and real-world applications that bridge the sim-to-real gap.
RoboTurk: Crowdsourcing Robot Learning Through Remote Teleoperation
Discover how RoboTurk revolutionizes robot learning by crowdsourcing high-quality data through remote teleoperation, enabling scalable datasets for AI models in robotics. Explore its impact on imitation learning, VLA models, and ROI for robotics companies.
BC-Z: Zero-Shot Task Generalization with Robotic Imitation Learning - What Scale Really Means
Explore how BC-Z revolutionizes robotic imitation learning by enabling zero-shot task generalization through scaled demonstration data. Discover scaling laws, VLA models, teleoperation best practices, and ROI benefits for robotics companies and AI engineers.
BridgeData V2: Lavprisrobotdata i stor skala - hvilke metoder til efterligningslæring og offline RL gavner egentlig
Udforsk, hvordan BridgeData V2 leverer lavprisrobotdata i stor skala, hvilket forbedrer metoder til efterligningslæring og offline reinforcement learning. Opdag vigtige benchmarks, VLA-modeller inden for robotteknologi og effektive robotteleoperationsworkflows til indsamling af AI-træningsdata.
Pi-Zero Flow-Matching Robot Policies: Revolutionizing Dexterous Control with VLM Initialization
Discover how Pi-Zero's flow-matching technique, combined with VLM initialization, is transforming generalist robot policies for dexterous control. Learn about its advantages over traditional methods, efficiency in AI training data for robotics, and implications for scalable robot deployment in industries.
RT-2: Hvordan Vision-Language-Action-modeller overfører webviden til robotstyring
Opdag, hvordan Googles RT-2 Vision-Language-Action-model revolutionerer robotstyring ved at overføre webviden til fysiske handlinger. Lær om dens arkitektur, træningsmetoder, nye muligheder og implikationer for robotvirksomheder og -operatører, herunder integration med teleoperation for effektiv AI-træning.
RT-2: Hvorfor Robottræningsdata af høj kvalitet overstråler algoritmer – Google DeepMinds banebrydende indsigt
Opdag hvordan Google DeepMinds RT-2 model revolutionerer AI-robotteknologi ved at understrege den kritiske rolle af træningsdata af høj kvalitet frem for avancerede algoritmer. Denne artikel nedbryder de eksperimenter, der demonstrerer, hvorfor effektiv dataindsamling er afgørende for robotters ydeevne i den virkelige verden. Lær hvordan platforme som AY-Robots kan hjælpe med at bygge bro over kløften i træningsdata for fremtidige innovationer.
RT-2 fra Google DeepMind: Hvordan Denne Vision-Sprog-Handling Model Transformerer Robotlæring
Opdag hvordan Googles RT-2 Vision-Sprog-Handling (VLA) model omformer robotlæring ved at integrere visuelle data, naturligt sprog og realtids handlinger. Denne innovative AI-teknologi forbedrer dataindsamling for teleoperatører og øger effektiviteten i robotteknologiske applikationer. Udforsk dens potentielle indvirkning på fremtidens AI-drevne robotter hos AY-Robots.