En collaboration avec 33 laboratoires universitaires, nous avons regroupé des données provenant de 22 types de robots différents pour créer le jeu de données Open X-Embodiment et le modèle RT-X. Les robots sont d’excellents spécialistes, mais de piètres généralistes. En général, vous devez entraîner un modèle pour chaque tâche, robot et environnement. Modifier une seule variable nécessite souvent de tout recommencer à zéro. Mais que se passerait-il si nous pouvions combiner les connaissances acquises dans le domaine de la robotique et créer une méthode permettant d’entraîner un robot généraliste ? Aujourd’hui, nous mettons à disposition des ressources permettant d’apprendre la robotique généraliste sur différents types de robots, ou embodiments. En collaboration avec 33 laboratoires universitaires, nous avons regroupé des données provenant de 22 types de robots différents pour créer le jeu de données Open X-Embodiment. Nous mettons également à disposition RT-1-X, un modèle de transformateur de robotique (RT) dérivé de RT-1 et entraîné sur notre jeu de données, qui montre un transfert de compétences sur de nombreux 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.