Avec des partenaires de 33 laboratoires universitaires, nous avons regroupé des données de 22 différents types de robots pour créer le dataset Open X-Embodiment et le modèle RT-X de robot. Les robots sont de grands spécialistes, mais de piètres généralistes. En général, vous devez entraîner un modèle pour chaque tâche, robot et environnement. Le changement d’une seule variable nécessite souvent de tout recommencer à zéro. Mais et si nous pouvions combiner les connaissances de la robotique et créer une façon d’entraîner un robot à usage général? Aujourd’hui, nous lançons un nouvel ensemble de ressources pour l’apprentissage en robotique à usage général à travers différents types de robots, ou incarnations. Avec des partenaires de 33 laboratoires universitaires, nous avons regroupé des données de 22 différents types de robots pour créer le dataset Open X-Embodiment. Nous mettons également en ligne RT-1-X, un modèle de transfert de robotique (RT) dérivé de RT-1 et entraîné sur notre dataset, qui montre un transfert de compétences sur de nombreuses incarnations de robots.
Nvidia pulvérise les records, Meta sacrifie 8 000 emplois pour l’IA et Google réinvente la recherche : le tournant du 21 mai 2026
Nvidia affiche 81,6 milliards de dollars de chiffre d’affaires trimestriel, Meta licencie 8 000 personnes pour financer son virage IA, et Google transforme radicalement sa recherche avec l’intelligence artificielle. L’équipe Netz Informatique décrypte ces bouleversements pour ses clients.