人工智能机器人公司 Covariant 推出了一个新的大型机器人语言模型平台，赋予机器人“类似人类”的推理能力，该公司表示，这标志着 GenAI 的首次成功实施，使机器人能够更深入地理解语言和物理世界。
该公司表示，Covariant 的 RFM-1（机器人基础模型 1）平台为机器人提供了“类人”推理能力，这是 GenAI 第一次“成功”让商业机器人对语言和物理世界有了更深入的理解。
RFM-1 接受了来自现实世界测试和在线数据的文本、图像、视频、机器人动作和物理测量的训练，为机器人创建了识别和模仿动作的基础数据集。
Covariant 首席执行官 Peter Chen 表示：“机器人基础模型需要访问大量高质量的多模式数据。” “这些模型需要反映机器人做出决策所需的广泛信息的数据，包括文本、图像、视频、物理测量和机器人动作。
“与数字世界的人工智能不同，没有互联网可以抓取大规模机器人与物理世界的交互数据。因此，我们构建了一个高度可扩展的数据收集系统，通过向全球数十家客户部署大量仓库自动化机器人，该系统已收集了数千万条轨迹。”
使用人工智能生成的视频，该平台可以预测物体对机器人动作的反应，模拟潜在的动作，并根据其预测结果选择最佳的动作。
它还使机器人能够理解英语，从而实现更好的人机协作。
Covariant 表示，该平台解决了基于手动的机器人编程的问题，该编程在现实场景中通常缺乏灵活性和多功能性。借助 RFM-1，机器人可以即时做出自主决策，并自我反思以改善行为。
该公司在一份声明中表示：“为了大规模创造价值，机器人必须了解如何自主操纵无限的物品和场景。”
Covariant 表示，该平台拓宽了机器人的行业应用，包括家庭、医疗保健、零售和工业环境。
Covariant 首席科学家 Pieter Abbeel 表示：“生成式 AI 的最新进展展示了出色的视频创作能力，但这些模型仍然与物理现实脱节，并且理解机器人所面临的世界的能力有限。”
“Covariant 的 RFM-1 在一个非常大的数据集上进行了训练，该数据集富含物理机器人交互，代表着在构建能够准确模拟物理世界的通用人工智能模型方面的重大飞跃。” |
