谈判行动时，您可以查看Jin Qilin分析师的研究报告。这是授权，专业，及时和包容的，可帮助他利用潜在的主题机会。 文字/新手金融站上海站陈十一 6月28日，来自世界各地的100多名来自世界各地的年轻科学家和贸易公司的130多位企业家在“情报技术”的成就和通过情报上取得了成就。 北京大学的助理教授，Galaxy General Robots的创始人兼首席技术官，学者Zhiyuan是一种著名的合成数据赋权模型，已开始实施大型工业和商业场景。  2023年5月，当Galaxy General Motors首次成立时，他迅速赢得了资金。从那以后，主要机构遵循了参与，他们的子公司几乎团结了马萨诸塞州在各种投资机构中，因此是关注的中心。 近年来，将机器人理解并与物理世界互动的前卫领域成为前卫 - 智力领域。特别是，在大型多模型模型的支持下，“端到端”的技术途径通常被认为是“通用”的曙光。 演讲开始时，他协调了自主驾驶领域的化身情报。他指出，经过10年的发展，他们的援助驾驶能力在全国各地的城市都会变得很流行，并指出中央驱动力是从极端到极端的典范。相反，Incorporated Intelligence具有更广泛的任务，更大的数据要求和更大的技术复杂性，但值得坚持“ Extramo”到Extremo的路线。”否则，很难扩大由Rul驱动的旧范式es。 但是，最大的问题很快出现：数据。自主驾驶数据自然可以根据大型车辆收集（大型汽车公司可以在一天内返回多达1亿个碎片）。我的化身智能，尤其是在人形机器人领域，被深深地捕获在数据肿块中。他坦率地说：“如果您向用户出售未成熟的产品，就不会付款。没有用户，您的数据就不会返回自然。” 如今，世界上最大的智能数据集只有100万，在每日自动驾驶数据的每日数量中有一些不同的订单。即使是Galaxy General Motors等主要的人形机器人公司，今年仅建立了其批量生产目标，仅“超过1,000个单位”，即“ 10,000个单位”，这是数百万级别的汽车财产的两倍。更严重的是，机器人的自由度（6-7个单独的手臂，50-100全身）远高于汽车自由度。这意味着数据需求呈指数增加，收集成本增加（每人约为1,000个要素）。 鉴于几乎在米饭中的这​​种困境，他采用了自己的方法，发现了重要的进步，即模拟数据的大规模整合。 “尽管从长远来看，在工业发展的早期阶段，实际数据很重要，但不可能等到函数匹配之前，才关闭循环数据的汇编。”王强调，只有使用Pilar等合成数据才能实现有效的进步，并恢复了少量的高质量实际数据。 Galaxy General Motors创建了一个巨大的模拟合成数据集，以生成大型虚拟轨迹和标签，并同时超越，最后创建了“真实的仿真”差距问题。中央技术：基于训练前大型合成数据的末端 - 末端打印模型。 这项典型的工作是“ graspvla”模型，是证据这。这是完全基于合成数据（十亿帧）的世界视觉语言（VLA）的首次动作的重要模型。它模拟了模拟环境中桌面场景中捕获近100万个物体的捕获。每个场景都配备了语言任务描述，并且在照明，对象材料，类别等方面完全随机化。结果令人惊讶。该模型可以轻松，准确地使用真实的环境和物体，而这些环境和物体从未完全根据语言（例如“手套电气笔”）（例如“电气笔”）（例如具有真实的环境和物体）（例如商业手推车，挖掘机，泳衣，泳镜，电动笔等）而被捕获的，可以在现实的时间内动态地进行动态调整。 理论模型的效率最终表明了成功的营销。  王展示了EFF的创新改进由综合数据解决方案引起的显着性：仅需要少量的真实数据设置（例如，“在盒子中抓取矿物”的能力仅需要200个数据在大约两个小时内收集的200个数据）。引起更多关注的是零售阶段的创新应用，即“杂货店的极端至极端零售模型”，该零售阶段是基于99％ + 1％真实数据的合成数据训练的。 该模型可以控制真实货架环境的复杂性。您还可以准确理解可口可乐（密集的位置）（传统的避免障碍计划很难实现）。您可以处理各种产品，例如肿胀的食物，巧克力，水果颗粒，散装蒸汽鸡蛋等。实时视频显示了其强大的干扰功能。即使添加了产品位置或添加其他干扰，该模型也可以准确地完成任务。 王得出结论，除了工业Al和商业场景，他还为国内环境创建了许多合成数据资产。 Galaxy General合成了涵盖各种衣服的高精度操作数据，其中包括长袖，短袖，引擎盖，运动衫，短裤和裤子。这是世界上的服装操纵模型，基于大数据的合成培训的完整。为了实现精确的行为，仅需要RGB进入。特别值得注意的是，该模型仍然显示出在现实世界中看不见的服装类型的概括能力。 凭借前进的各个方面，Galaxy General Motors最近推出了世界个人机器人的第一个智能零售解决方案。 Reliefbig模型机器人Garobot中的Galaxy General Motors执行无人执行的任务，例如收集，交付，包装，库存管理和物理商店中的其他任务。新商店只需要两天才能解锁，并且没有数据收集是必需的。它还显示了广泛的市场的潜力。 他透露，北京的10家类似药店已成功运营并收到了100家药房的订单，并计划在北京，上海，广州和深圳迅速展示100家药房。此外，您的饮料和天受生命值每天约400个订单，而少于一天的分解率非常低。 工业部门经常发送同样的好消息。在北京的国际汽车工厂的工厂中，银河系的一般机器人承担了对复杂零件进行分类的任务，并且可以独立捕获不同形式的不同部分。另一家汽车公司可以通过视频观看，即通用的Galaxy机器人可以处理镜子中复杂堆叠材料的3x3x3材料的处理。 自然而然的结果，Galaxy General Motor都整合了上身的操纵，在身体底部导航，Huma的相互作用n计算机和其他功能在集成基础模型中，加速了零售贸易，接收，卫生和行业中各种方案的扩展。 王的讲话令人难以置信，不仅描述了实施大型智能的重要性，而且还结合了“小样本学习”范式与合成数据（例如核，大型模型和少量实际数据）等合成数据的结合，并证明了使用真实的实施情况和订单的一般星系发动机的潜力（100药物）。 尽管同学仍然很难提高数据量表曲线，但Galaxy General Motors通过技术创新解决了主要的瓶颈，并为行业提供了实用样本的巨大参考价值。其有效的实施模型（新商店将在两天内实施），并且大量的成本节省能力和效率提高表明零售行业改革的安静加速，制造业在深度参与Infrunding Ormation的活动中，URING和服务。 Cruzadala Life Technology的诞生面临着有争议的挑战。化身情报也是如此。只能看到它的清晰度只能用巨浪洗涤。 官方NINA Finance帐户 24-最新信息和财务视频的流离失所，以及扫描QR码以关注更多粉丝（Sinafinance）