交易股票时，您可以查看Jin Qilin分析师的研究报告，这些分析师具有强大的，专业的，高涨的态度和全面，并帮助您获得潜在的主题机会！ 文字/金融上海站陈十二 6月28日，在上海智能工业中心开设了“赋予新能量并借着情报来推动未来”，并配备了高质量的情报情报集会，来自世界各地的100多名年轻科学家，以及来自上市公司的130多名企业家。 北京大学的助理教授，Galaxy General机器人的创始人兼首席技术官，学者Zhiyuan-A-A众所周知的合成数据授权模型已为工业和商业信誉的大规模实施。  2023年5月，当Galaxy General Motors首次建立时，它很快赢得了融资周期。从那以后，领先的机构继续加入子公司几乎结合了各种领先的投资机构，因此会引起人们的注意。 近年来，体现的智力是一个允许机器人理解和与物理世界互动的切割场。特别是在大型多模型模型的支持下，“端到端”技术途径通常被认为是“通用”黎明。 演讲开始时，他定制了王在自主驾驶领域的明智情报，这取得了巨大的发展。他说，经过十年的发展，辅助驾驶功能现在可能会受到家庭状态的流行，主要的驱动力是端到端模型。相比之下，具体的智能具有更广泛的任务，更大的数据要求和更高的技术复杂性，但是“端到端”路径仍然值得坚持，否则，旧的驱动规则驱动的范式将很难扩展。 但是，这是疾病立即出现：数据。可以根据大型车辆自然收集自动驾驶数据（一日汽车公司可以在一天中返回多达1亿个碎片）。但是，体现的智能，尤其是在类人形机器人领域，被深深地捕获在泥潭数据中。 “向用户出售未成熟的产品，他们将不付款；如果没有用户，数据就无法自然流动。”王她说空白。 目前，世界上最大的体现智能数据集仅为一百万，其数量级与太阳量的自动驾驶数据量不同。即使是针对人类机器人公司（例如Galaxy General Motors）的领导，今年的质量制造目标仅设定在“ 1000多个单位”中，这与“ 10,000个单位”相去甚远，两个数量级的数量级与百万级汽车的所有权水平不同。更为严重的是机器人的自由度（6-7单臂，50-100全身）比汽车优越，NS对数据的需求大大增加，并且收集成本很高（每人每天约1,000个项目）。 面对这一困境，几乎没有稻米炊具，他的团队采用了独特的方法，并找到了评论成功：模拟数据的大综合。 “从长远来看，真实数据很重要，但是在工业发展的早期阶段，我们迫不及待地等到loop数据收集关闭后运行旧。”他强调，仅通过使用合成数据作为主要力量，并补充了少量高质量的真实数据，我们就可以取得巨大的成功。 Galaxy General Motors已经建立了一个大型的仿真合成数据集，以产生大量的虚拟手术轨迹和标签，同时“模拟”差距的问题取得了成功，并最终创建了IT.Core Technology-An基于基于合成数据的端到端压花模型。 它的代表“ graspvla”模型就是证明：这是取决于综合数据（10亿帧）的第一个视觉语言动作（VLA）大型TO。它模仿在环境模拟中在桌面场景中摄入近一百万件事。每个场景都配备了对语言任务的描述，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：该模型可以根据语言说明（例如“ Grab Electric Pens”）以及功能强大 理论模型的效率最终指出了商业化的成功。  他证明了合成数据解决方案带来的效率的革命性提高：仅需要一个很小的amountreal数据微调（例如，“盒子里的矿泉水为了“以便”，“练习”只需要200个数据每个人都收集了大约2个小时），并且该模型可以准确地理解人类的意图，并且通常以零例子（例如Nongfu和Oriental叶片的Yibao水训练）中的类似新项目中的意图。市场吸引人的市场也是零售方案的突破 - 基于99％的合成数据 + 1％真实数据训练的“杂货零售端到端型号”。 该模型可以控制真正的货架环境的额外复杂性：也可以准确触摸厚厚的可乐瓶（避免难以实现障碍的传统障碍）；它可以处理各种产品，例如蓬松的食物，巧克力，水果颗粒，散装炖鸡蛋等。实时视频显示出强大的抗干扰能力：尽管产品位置是人为交换的，或者添加了干扰，但模型仍可以准确地完成任务。 他决定，除了工业和商业场景外，我们还创建了一个大型NU用于家庭环境的合成数据资产的MBER。 Galaxy General已合成了高精度操作数据，涵盖了各种衣服，例如长时间起义，短帽衫，运动衫，短裤，裤子等。这是世界上首个完全基于合成数据的服装操作模型。它仅需要RGB输入即可实现准确的操作。特别值得在现实世界中没有看到的服装类型中记住。 在各个方面的突破中，Galaxy General Motors正式推出了第一个个人机器人Wise Wise零售解决方案。 Galaxy General Motors的浮雕大型机器人Galbot表现出粗心的作业，包括接送，交付，包装，库存管理和其他物理商店中的其他活动。据报道，新商店的扩张仅持续两天，不需要数据收集，并且显示出广泛的市场潜力。 王宣布在IJing成功运营并收到了100家药房的订单，并计划将其迅速扩展到北京，上海，广州和深圳的100家药房。此外，还放置了喝酒的商店和咖啡店，每个Araw约有400个订单，并且失败率在非常低的一天≤1订单中受到控制。 在行业领域也是同样的好消息。在北京一家国际汽车工厂的一家工厂中，Galaxy General机器人执行了对复杂零件进行分类的任务，并可以自由捕获不同形状的不同部分。在另一家汽车公司中，可以看出，Galaxy General机器人可以处理镜子中3x3x3复合物堆叠的材料盒的处理。 自然的结果，Galaxy General Motors在统一的基本模型中结合了上身手术，下半身导航，人类计算机接触和其他功能，加快了不同情况的传播，例如零售，接受，医疗保健和INDU斯特里。 王他正在穆尔特（Wang）宣布，不仅清楚地概述了对大尺寸实施具体智能的主要途径 - 一种“小型研究样本”范式，并以合成数据为核心，将大型模型和少量真实数据组合在一起，还使用实施和订单的实际案例（一百个药品），在技术路线上显示此信息。 尽管同行仍在努力攀登数据量表曲线，但Galaxy General Motors通过现代技术解决了主要的瓶颈，从而为行业提供了实用样本的非常参考价值。它的出色实施模型（新商店在2天内部署），并且成本和增强能力的显着降低表明，随着体现情报的深入参与，零售，劳动力和服务行业的改革正在悄悄地加速。 任何跨年龄技术的诞生都伴随着有争议的挑战。体现智能也是如此。仅由可以通过证词来见证大海浪的洗涤。 金融的官方帐户 24小时广播滚动滚动最新的财务和视频信息，并扫描QR码以供更多粉丝遵循（Sinafinance）