Jonathan Stephens

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Chief Evangelist at @EveryPointIO | Neural Radiance Fields (NeRF) | #computervision #ai #neuralnetworks | Host of the Computer Vision Decoded Podcast

포스팅

Jonathan Stephens

제 최신 Thinking Machine 팟캐스트 에피소드에서 @3rddimensionai의 공동 창립자인 @tolgakart 님이 결과물이 단순한 비디오 재생이 아니라는 것을 고객에게 납득시키기 위해 시각적 트릭을 사용해야 한다고 설명합니다! 그는 시뮬레이터를 구축하는 데 필요한 과정, 장면의 시간대, 날씨, 에이전트의 행동 등을 변경하는 방법 등 다양한 내용을 다룹니다! 전체 대화는 여기에서 들으실 수 있습니다. YouTube: youtu.be/wGMdgVu8PCo Spotify:open.spotify.com/episode/0NUJH...… Apple Podcasts: podcasts.apple.com/us/podcast/...… #로봇공학 #월드모델 #시뮬레이션 #자율주행차 #물리적AI

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Skild AI는 이 영상에서 핵심을 정확히 짚었습니다. 원격 조작만으로는 로봇 공학을 기초 모델 수준으로 확장할 수 없습니다. 너무 느리고, 너무 제한적입니다. 해결책은 무엇일까요? 바로 1인칭 시점의 인간 영상 데이터, 즉 인간이 실제로 세상과 어떻게 상호작용하는지 보여주는 데이터입니다. 이것이 바로 @LightwheelAI의 EgoSuite가 추구하는 목표입니다. 산업 규모의 1인칭 시점 데이터 수집. 풍부한 접촉 정보. 멀티모달. 전 세계 다양한 실제 환경에서 수집. 로봇 공학을 위한 인터넷 규모의 데이터셋은 웹 스크래핑으로는 얻을 수 없습니다. 실제 세상에서 1인칭 시점으로 수집해야 합니다. @SkildAI 블로그를 읽어보세요: lnkd.in/g3DUXSgE Lightwheel의 EgoSuite에 대해 알아보세요: lnkd.in/gamgnmk6 #로봇공학 #물리적AI #체화된AI

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비디오 세계 모델은 보기에는 멋지지만 종종 물리 법칙과 3D 기하학을 무시합니다. 새로운 연구에 따르면 AI가 시각적인 "화려함"보다 물리적 현실을 우선시하도록 학습시켜 내비게이션 오류를 64% 줄였습니다. 그 비결은 다음과 같습니다. #생성형AI #로봇공학 [1/n]

-- 끝 --