Un robot entraîné sur 30 000 heures a plus que doublé ses réussites.
La société chinoise AgiBot a publié le 4 septembre une étude sur l'effet des données sur les robots. Son modèle a réussi 17,1% des tâches inconnues après 300 heures et 44,1% après 30 000 heures. Dix-neuf des vingt groupes de compétences ont progressé, sans aplatissement de la courbe.
Pourquoi c'est importantLes progrès robotiques restaient bloqués sur des démonstrations faites à la main. Si les heures enregistrées achètent vraiment de l'habileté, le robot ménager devient un problème de données.
▶ Vidéo associée: Robot Data Scaling: Power Laws
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