- रोबोटहरू अझै पनि असफल हुन्छन् एक पटक फ्याक्ट्रीबाट पूर्व हटाइएको छ। वातावरणहरू
- Microsoft Rho-alpha ले भाषा बुझाइलाई सिधै रोबोटिक गति नियन्त्रणसँग जोड्दछ
- ट्याक्टाइल सेन्सिङ सफ्टवेयर र शारीरिक कार्यबीचको अन्तरलाई कम गर्नको लागि केन्द्रविन्दु हो। id=”6e73c24b-1133-4598-9983-ac4130f7d51d”>रोबोटहरूले लामो समयदेखि अनुमानित वातावरण र सीमित विचलनहरूका साथ कडा रूपमा नियन्त्रित औद्योगिक सेटिङहरूमा भरपर्दो रूपमा प्रदर्शन गर्दै आएका छन्, तर त्यसभन्दा बाहिर, तिनीहरू प्रायः संघर्ष गर्छन्।
यस मुद्दालाई कम गर्नको लागि,
Microsoft ले Rho-alpha, यसको Phi vision-language श्रृङ्खलाबाट व्युत्पन्न पहिलो रोबोटिक्स मोडेल, arguing रोबोटहरूलाई निर्देशनहरू हेर्न र बुझ्नको लागि राम्रो तरिकाहरू चाहिन्छ कम्पनीले कठोर लिपिहरूको पालना गर्नुको सट्टा परिवर्तन हुने अवस्थाहरूमा प्रतिक्रिया दिएर प्रणालीहरूले एसेम्बली लाइनहरूभन्दा बाहिर काम गर्न सक्छ भन्ने विश्वास गर्छ। data-mrf-recirculation=”Trending Bar” data-nosnippet=”” class=”clear-both pt-3 pb-4 mb-4 border-solid border-y border-neutral-300″>
तपाईलाई मन पर्न सक्छ
. id=”what-rho-alpha-is-designed-to-do-3″>रो-अल्फालाई के गर्न डिजाइन गरिएको छ
Microsoft ले यसलाई जोड्दछ जुन मेसिनको माध्यमबाट अपेक्षित संरचनालाई कम AI भनिन्छ जहाँ मेसिनलाई भौतिक संरचना भनिन्छ। परिस्थितिहरू।
यसले भाषा, धारणा, र कार्यलाई संयोजन गर्दछ, जसले निश्चित उत्पादन लाइनहरू वा निर्देशनहरूमा निर्भरता कम गर्दछ।
रो-अल्फाले प्राकृतिक भाषा आदेशहरूलाई रोबोटिक नियन्त्रण संकेतहरूमा अनुवाद गर्दछ, र यसले द्विम्यानुअल हेरफेर कार्यहरूमा फोकस गर्दछ, जसमा दुई रोबोटिक हातहरू र फाइन-ग्रेन्ड सिस्टमहरू बीच समन्वय आवश्यक हुन्छ। VLA दुवै धारणा र सिकाइ इनपुटहरू विस्तार गरेर दृष्टिकोण।

