机器人大脑制造商正在推动他们的GPT-2时代

物理人工智能是风险投资中最热门的领域之一，公司筹集了数十亿美元，将为机器人提供大型语言模型的工具应用于机器人。这种兴奋帮助中国领先的机器人制造商Unitree进行了大规模IPO，该公司上市后估值达到660亿美元。相当于纳斯达克。然而本周，底部跌落，该公司市值损失了近一半。分析人士指出了一个明显的问题：虽然机器人的物理能力正在提高，但它们仍然缺乏实际进行价值创造工作的专业知识。在上周的Actuate会议上，这是一场为机器人构建人工智能大脑的开发人员聚会，兴奋之情显而易见。据组织者Foxglove称，自2023年开幕以来，该活动的规模已增加了两倍，有1，500人参加。Foxglove是一家帮助物理人工智能模型构建者管理和可视化数据的公司。风险也很明显：另一家物理人工智能基础设施参与者Avala展位上的标志承诺解决“机器人数据危机”。这一危机是人工智能模型缺乏高质量的训练数据。建造可以执行任何任务的通用机器人的尝试仍然很遥远，并且将端到端学习用于特定任务仍然没有交付具有可靠商业性能的产品。对于开发人员来说，答案是更好地模仿前沿人工智能实验室的进步--找到或创建更多样化的数据集，混乱不同的训练方案，并找出更好的强化学习场景。为模型构建者构建模拟工具的初创公司Antioch的创始人哈里·梅尔索普（Harry Mellsop）表示，物理人工智能正处于“GPT-2时代”，即早于ChatGPT到来的OpenAI模型。需要更多的数据和计算才能渡过难关，特别是针对光线追踪进行优化的图形处理器，这些图形处理器用于创建高保真模拟。最领先的是自动驾驶汽车，部分原因是它能够从P驾驶的汽车收集相关数据

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