Dyna Robotics ने Dyna-2 जारी किया है, जो रोबोट हैंडलिंग के लिए एक विश्व-क्रिया मॉडल है जिसे 1 मिलियन घंटे से अधिक के एगोसेंट्रिक मानवीय वीडियो पर पूर्व-प्रशिक्षित किया गया था। कंपनी ने दिखाया कि साधारण मानवीय वीडियो क्रिया-लेबल वाले डेटा का विकल्प बन सकता है, 1,000 से 1,000,000 घंटे तक स्केलिंग कानून स्थापित करके।
- Dyna-2 एक जनरेटिव मॉडल है जो वीडियो-डिफ्यूजन बैकबोन का उपयोग करता है जो भविष्य के वीडियो और क्रिया चंक्स को संयुक्त रूप से डीनोइज करता है।
- मॉडल मानवीय डेटा पर एक स्केलिंग कानून प्रदर्शित करता है जो दो स्थिर बाइमैन्युअल प्लेटफार्मों पर अदृश्य रोबोट कार्यों के लिए ज़ीरो-शॉट ट्रांसफर को संभव बनाता है।
- वीडियो और क्रिया का संयुक्त डीनोइजिंग केवल क्रिया वाले प्रशिक्षण से बेहतर प्रदर्शन करता है, विशेष रूप से वीडियो क्रॉस-एम्बॉडिमेंट सामान्यीकरण में सहायता करता है।
- 14 कार्यों पर पोस्ट-ट्रेनिंग ने दिखाया कि औसत नॉर्मलाइज्ड स्कोर डेटा के 1 मिलियन घंटे तक स्केल होने पर 20% से बढ़कर 53% हो गया।
- Dyna-2 पिछले Dyna-1 मॉडल की तुलना में अदृश्य ग्राहक साइट्स के 87% पर उत्पादन मानदंडों को पार कर गया, जबकि Dyna-1 केवल 46% पर सफल रहा।
शोध संकेत देता है कि वीडियो पूर्वानुमान रोबोट डेटा में ट्रांसफर को संचालित करता है, जिससे सिस्टम महंगी टेलीऑपरेशन पर निर्भर रहने के बजाय विशाल मात्रा में अनलेबल मानवीय अनुभव से सीख सकता है।