Un robot entrenado con 30.000 horas dobló con creces sus aciertos.
La china AgiBot publicó el 4 de septiembre un estudio sobre si los robots mejoran con datos. Su modelo resolvió el 17,1% de tareas nuevas tras 300 horas y el 44,1% tras 30.000 horas. Mejoraron diecinueve de veinte grupos de habilidades sin que la curva se aplanara.
Por qué importaEl avance robótico seguía atrapado en demostraciones hechas a mano y difíciles de escalar. Si las horas grabadas compran habilidad, el robot doméstico es un problema de datos.
▶ Vídeo relacionado: Robot Data Scaling: Power Laws
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