🤖 Робот сначала ошибается в симуляции, а потом исправляет движение до попытки в реальном мире. Sakana AI и Токийский университет представили SAIL. Модель получает несколько примеров выполнения задачи и предлагает траекторию. Её проверяют в симуляторе, другая модель смотрит видео и отмечает, где робот перестал продвигаться к цели. Затем система меняет неудачный участок и пробует снова. На физический манипулятор отправляют только выбранную траекторию. В симуляции робот выполнял шесть разных задач. Одна попытка выбрать движение приводила к успеху в 25% случаев. Когда SAIL могла проверить и улучшить до 45 вариантов, успех вырос до 73%. Затем метод испытали на настоящем роботе: в одной задаче он справился 5 раз из 6. Пока это проверка на одной физической задаче, но идея наглядная: дать модели больше попыток *до* движения робота, не переобучая её. Блог - https://pub.sakana.ai/sail/ Статья - https://arxiv.org/abs/2603.08269 @ai_machinelearning_big_data #Sakana
Open in Telegram
🤖 Робот сначала ошибается в симуляции, а потом исправляет движение до попытки в реальном…
Views15,702+10%vs avg
Forwards122
Reactions138
Comments1
Views growth
Hours after publication
Show as table
| Hours after publication | Views |
|---|---|
| 0 h | 0 |
| 10 h | 13,772 |
| 20 h | 15,702 |
- After 24 hours15,702
- Total to date15,702
Links and mentions
Reactions
- 👍76
- ❤31
- 👏15
- 🤗13
- 🔥3
More from Machinelearning
- 01Views27.2KForwards455Reactions197Comments100
- 02Views23.9KForwards236Reactions154Comments4
- 03Views21.1KForwards254Reactions303Comments10
- 04Views20.5KForwards291Reactions130Comments13
- 05Views20.2KForwards234Reactions—Comments—