Hôm nay, chúng ta có sự tham gia của @rdn_nikita, đồng sáng lập và CEO của @FlexionRobotics để thảo luận về khoảng cách giữa khả năng robot hiện tại và những gì cần thiết để triển khai robot hoàn toàn tự động trong thế giới thực. Nikita giải thích cách học tăng cường và mô phỏng đã thúc đẩy sự tiến bộ nhanh chóng trong chuyển động của robot—và tại sao chuyển động vẫn còn xa mới được coi là "đã giải quyết". Chúng ta đi sâu vào khoảng cách sim2real, và cách việc thêm các đầu vào hình ảnh tạo ra tiếng ồn và làm phức tạp đáng kể việc chuyển giao từ mô phỏng sang thực tế. Chúng ta cũng khám phá cuộc tranh luận giữa các mô hình end-to-end và các phương pháp mô-đun, và tại sao việc tách biệt chuyển động, lập kế hoạch và ngữ nghĩa vẫn là một cách tiếp cận thực tiễn ngày nay. Nikita cũng giới thiệu khái niệm "real-to-sim", sử dụng dữ liệu thế giới thực để tinh chỉnh các tham số mô phỏng cho việc đào tạo có độ chính xác cao hơn, thảo luận về cách học tăng cường, học bắt chước và dữ liệu điều khiển từ xa được kết hợp để đào tạo các chính sách mạnh mẽ cho cả robot bốn chân và robot hình người, và giới thiệu cách tiếp cận phân cấp của Flexion sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ-Ảnh (VLMs) đã được đào tạo trước cho việc điều phối nhiệm vụ cấp cao với các mô hình Ngôn ngữ-Ảnh-Hành động (VLA) và các bộ theo dõi toàn thân cấp thấp. Cuối cùng, Nikita chia sẻ những điều thú vị trong các buổi trình diễn robot hình người, quan điểm của anh về học tăng cường trong mô phỏng so với thế giới thực, những sắc thái của việc điều chỉnh phần thưởng, và đưa ra lời khuyên thực tiễn cho các nhà nghiên cứu và thực hành muốn bắt đầu trong lĩnh vực robot ngày nay. 🗒️ Để xem danh sách đầy đủ các tài nguyên cho tập này, hãy truy cập trang ghi chú chương trình: 📖 CHƯƠNG =============================== 00:00 - Giới thiệu 04:07 - Liệu chuyển động robot đã được giải quyết? 06:04 - Khoảng cách sim-to-real 08:58 - Thêm ngữ nghĩa vào các chính sách 09:42 - Kiến trúc mô-đun so với end-to-end 10:29 - Mô hình lập kế hoạch 12:21 - Điều chỉnh kỹ thuật RL từ robot bốn chân sang robot hình người 15:39 - Những điều thú vị trong các buổi trình diễn robot 18:09 - Robot hình người trong môi trường gia đình 22:03 - Cách tiếp cận đào tạo 23:56 - Các mô hình VLA 27:59 - Khép lại khoảng cách sim-to-real 32:55 - Điều phối nhiệm vụ sử dụng VLMs 36:38 - Sử dụng công cụ 38:10 - Cấu trúc mô hình 43:37 - Mô phỏng so với môi trường mô phỏng 44:57 - Kết hợp học bắt chước và học tăng cường 46:42 - RL trong thế giới thực so với RL trong mô phỏng 52:58 - Điều chỉnh phần thưởng và các hàm giá trị trong robot 56:38 - Dự đoán 1:00:10 - Robot hình người, robot bốn chân và nền tảng có bánh xe 1:02:45 - Lời khuyên, bộ robot được khuyến nghị và cộng đồng pla