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AI Minute Newsroom
2026-08-16
एक असली रोबोट प्रदर्शन, हज़ारों सिम्युलेटेड प्रतियाँ — और फिर रोबोट असली डेटा छुए बिना काम करता है
फ़ेई-फ़ेई ली की कंपनी World Labs ने उस real-to-sim-to-real इंजन के पहले नतीजे प्रकाशित किए हैं जिसे उसने जुलाई में स्टार्टअप SceniX के साथ हासिल किया था। यह प्रणाली वास्तविक दुनिया के एक रिकॉर्ड किए गए रोबोट कार्य को हज़ारों नियंत्रित रूपांतरों में बदल देती है — रोशनी, वस्तुओं की स्थिति, भौतिकी गुण और कैमरा कोण बदलकर — और फिर पूरी तरह उन्हीं सिमुलेशनों के भीतर नियंत्रण नीतियाँ प्रशिक्षित करती है। World Labs का कहना है कि बिना किसी वास्तविक-विश्व डेटा के प्रशिक्षित नीतियाँ सीधे हार्डवेयर पर स्थानांतरित हुईं और चार अन्य रोबोट प्लेटफ़ॉर्मों पर बिना मानवीय हस्तक्षेप के एक घंटे तक स्वायत्त रूप से चलीं। मूल्यांकन के लिए उसने प्रति चेकपॉइंट 2,000 सिम्युलेटेड रन की तुलना 100 वास्तविक रन से की और बताया कि मॉडलों की रैंकिंग सिमुलेशन और असली हार्डवेयर दोनों में काफ़ी हद तक एक जैसी रही। उपयोग किया गया संदर्भ प्लेटफ़ॉर्म ALOHA ओपन सोर्स है और उसके ब्लूप्रिंट सार्वजनिक हैं।
यह क्यों मायने रखता हैरोबोट सीखने की अड़चन भौतिक दुनिया है: हर प्रशिक्षण उदाहरण एक असली रोबोट, एक असली कमरा और असली समय माँगता है, और एक ग्रिपर टूटते ही पूरा दौर रुक जाता है। यहाँ दिलचस्प दावा प्रशिक्षण नहीं, मूल्यांकन है — अगर सिमुलेशन में बेहतर रैंक पाने वाला मॉडल हार्डवेयर पर भी बेहतर रैंक पाता है, तो टीमें सॉफ़्टवेयर की रफ़्तार से आगे बढ़ सकती हैं और धातु को केवल अंत में छू सकती हैं। रोबोटिक्स में बार-बार यही क़दम नाकाम हुआ है, इसलिए इसे तय मानने से पहले स्वतंत्र पुनरावृत्ति ज़रूरी है।
✓ सत्यापित · 3 स्रोत
▶ संबंधित वीडियो: Fei-Fei Li is Solving the Hardest Problem in Robotics | World Labs with a16z
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