کلاډ او روبوټ سپی: هغه څه چې د انتروپیک تجربې ښودلي

د نوي ازموینې انتروپيک دا په یوې داسې موضوع تمرکز کوي چې نور ساینسي افسانه نه ده: څه پیښیږي کله چې د ژبې ماډل یو روبوټ همغږي کوي؟. en د پروژې ترلاسه کولد دوی د کلاډ سیسټم د روبوټ سپي په چلولو کې مرسته وکړه، چې موخه یې دا وه چې دا ازموینه وکړي چې روبوټ څومره لرې تللی شي. د مصنوعي ذهانت فزیک له متن څخه حرکت ته حرکت کول.

د سرلیک هاخوا، تجربه د وړتیاوو او محدودیتونو په اړه روښانه نښې وړاندې کوي: کلاډ ډېر اړین پروګرامونه اتومات کړل ترڅو څلور ګونی فزیکي کړنې ترسره کړي، او دا د خلکو د یوې ډلې لپاره د کتلست په توګه کار وکړ ترڅو په ځینو دندو کې ډیر ژر پرمختګ وکړي..

مصنوعي ذهانت او فزیکي نړۍ: له لابراتوار څخه تر عمل پورې

انتروپیک، چې د پخوانیو OpenAI څیړونکو لخوا تاسیس شوی، د اوږدې مودې راهیسې د پرمختللو ماډلونو خطرونه او عملي غوښتنلیکونه مطالعه کړي دي. دا ځل، فرضیه ساده وه: که چیرې یو LLM په زیاتیدونکي توګه د کوډ کولو او تعامل سره مهارت ولري سافټ، کولی شي په اصلي شیانو اغیزه پیل کړيد داخلي امنیت ټیم (سور ټیم) غوښتل چې دا لیږد په کنټرول شوي چاپیریال کې وګوري.

څیړونکي په ګوته کوي چې اوسني ماډلونه لاهم په بشپړ ډول یو پیچلی روبوټ نه اداره کوي، مګر دوی تمه لري چې راتلونکي نسخې به د چلولو لپاره ډیر ځای ولري.له همدې امله، دا ګټوره ده چې تحلیل شي چې څنګه انسانان د فزیکي چلندونو پروګرام کولو او تنظیم کولو لپاره په مصنوعي ذهانت تکیه کوي، په ځانګړې توګه په humanoid روباټونهمخکې لدې چې هغه شیبه راشي.

د پروژې ترلاسه کول څنګه ډیزاین شول

دې ننګونې دوه ټیمونه د یو بل په وړاندې ودرول چې د روبوټیک تجربه یې نه درلوده: یو یې د کلاډ لخوا مرسته شوی او بل یې د AI مرستې پرته پروګرام شوی. دواړه ټیمونه باید د ریموټ کنټرول په کارولو سره د Unitree Go2 روبوټ سپي کنټرول واخلي او کوډ ولیکي، د کنټرولرانو او پلیټ فارمونو سره کار وکړي لکه آردوینو یونو کیود د زیاتیدونکي مشکل دندې ترسره کول، د یوې نقطې په لور د تګ څخه نیولې تر یو شی موندلو پورې.

د کلاډ سره ډله وتوانېده چې ځینې موخې په چټکۍ سره ترلاسه کړي، په شمول د څلور پوړیزو زه لاړم او د ساحل توپ مې وموند.دا هغه څه وو چې یوازې د انسانانو ټیم د ازموینې شرایطو لاندې نشو ترلاسه کولی. کلیدي جادو نه وه؛ ماډل کوډ رامینځته کړ او اصلاح یې کړ، د روبوټ سره اړیکه یې ګړندۍ کړه او رګونه یې کم کړل.

انتروپیک د کار متحرکات ثبت او تحلیل کړل. په نقلونو کې، د AI پرته ټیم ډیر مایوسي او شک څرګند کړ، پداسې حال کې چې د کلاډ مرسته داسې ښکاریده چې دا د کنټرول یو ډیر پوهیدونکی انٹرفیس اسانه کوي. او یو اسانه پیل. سره له دې، ټول اهداف ترلاسه نه شول او خپلواکي محدوده وه.

غوره شوی روبوټ سپی: یونټري ګو۲ او د هغې هدف

د Go2 ماډل، چې د چین په هانګزو کې د یونټري لخوا جوړ شوی، د ارزونې لپاره غوره شو. دا شاوخوا لګښت لري 16.900 ډالر، د سکتور د نورو تجهیزاتو په پرتله نسبتا سخت ارقام، او د لرې پرتو تفتیش دندو، امنیتي ګزمو یا په ساختماني او تولید کې سفرونو کې کارول کیږي.

دا څلور ګونی په خپلواکه توګه حرکت کولی شي، مګر په عمل کې دا پورې اړه لري د لوړې کچې امرونه یا د یو کس کنټرولد بازار د وروستي تحلیل له مخې، د یونټري سیسټمونه خورا پراخه دي، چې دوی د ازموینې لپاره یو زړه راښکونکی ځای ګرځوي ترڅو وګوري چې د مصنوعي ذهانت په مرسته پروګرامونه څومره حد ته رسیدلی شي.

پایلې د LLMs په اړه څه څرګندوي؟

د ژبې عالي ماډلونه نور یوازې متنونه نه لیکي: په وروستیو کلونو کې دوی په کې تخصص لري کوډ تولید او اداره کول سافټپه پروژه ترلاسه کولو کې، دا وړتیا د تکراري پروګرام کولو دندو په لږ وخت مصرف او د غلطیو تکرارولو او د روبوټ چلندونو تطبیق لپاره د ګام په ګام لارښود کې ژباړل شوې.

هوښیارانه تعبیر دا دی چې، که څه هم موږ د بشپړ کنټرول په اړه خبرې نه کوو، مصنوعي ذهانت د غیر متخصص ټیمونو لپاره د ننوتلو خنډ کموي دوی یو فزیکي پلیټ فارم فعالوي ترڅو ګټورې کړنې ترسره کړي. دا یو کیفي بدلون دی: د یوازې متن جنراتورونو څخه، LLMs د سیسټمونو د تنظیم کونکو په توګه عمل کول پیل کوي.

خطرونه او خوندیتوب: څنګه د ویرې څخه مخنیوی وشي

مصنوعي ذهانت ته د ماشینونو د عمل کولو وړتیا ورکول ښکاره خطرونه معرفي کوي: د کوډ تېروتنې، ناسم معلومات، یا قصدي ناوړه ګټه اخیستنه دا ناکامۍ فزیکي پایلې لرلی شي. صنعتي روبوټیکونو ډېر پخوا زده کړل چې د خپلواکو محافظتونو سره دا ناکامۍ کمې کړي. سافټ.

په دې شرایطو کې، متخصصین د څو طبقو یوځای کولو وړاندیز کوي: عملیاتي حدود، د تولید شوي کوډ تفتیش، او له هرڅه پورته، میخانیکي بیړني سویچونه او پروتوکولونه چې په ماډل پورې اړه نلري. د انتروپیک مطالعه په دقیق ډول د دې مخنیوي منطق دننه جوړه شوې ده.

راڅرګندېدونکي غوښتنلیکونه او اړین احتیاطي تدابیر

د مناسبو محافظتي تدابیرو سره، ورته چلند د لوژستیک، ساتنې، تفتیش، یا په هغو چاپیریالونو کې مرسته چیرې چې د انسان شتون پیچلی وينظر دا نه دی چې تخنیکران بدل شي، بلکې داسې وسایل چمتو کول دي چې تشکیلات ګړندي کړي او د ډیرو تطبیقي غبرګونونو لپاره اجازه ورکړي.

د دې ګټو د عملي کیدو لپاره، دا به اړین وي چې په خوندي کړنو، واضح اسنادو، او د مسؤلانه ګمارنې معیارونهکه نه نو، تخنیکي پرمختګونه ممکن د خلکو باور سره ټکر وکړي یا په بشپړ ډول د مخنیوي وړ عملیاتي خطرونو سره مخ شي.

د پروژې ترلاسه کولو تجربه د بدلون نقطه وړاندیز کوي: کلاډ وښودله چې د LLM کولی شي د کوډ او عمل ترمنځ واټن لنډ کړيپه څلور پوړیزه روبوټ کې د حقیقي نړۍ د دندو ساده کول، پداسې حال کې چې موږ ته یادونه کوي چې فزیکي نړۍ ته کودتا کنټرولونو، سختو ازموینو، او د خوندیتوب کلتور ته اړتیا لري چې مطابقت ولري.

اړوند ماده:

د روسیې د انسان په څیر روبوټ ایډول په خپل لومړي ځل سقوط وکړ

البرټو ناواررو

زه د ټیکنالوژۍ مینه وال یم چې خپلې "ګیک" ګټې یې په مسلک بدلې کړې. ما د خپل ژوند له 10 کلونو څخه ډیر د عصري ټیکنالوژۍ په کارولو او د خالص تجسس څخه د هر ډول برنامو سره په ټکر کې تیر کړي دي. اوس زه د کمپیوټر ټیکنالوژۍ او ویډیو لوبو کې تخصص لرم. دا ځکه چې زه د 5 کلونو څخه ډیر وخت لپاره د ټیکنالوژۍ او ویډیو لوبو په اړه مختلف ویب پا forو لپاره لیکل کوم ، مقالې رامینځته کوي چې تاسو ته هغه معلومات درکړي چې تاسو ورته اړتیا لرئ په داسې ژبه کې چې هرڅوک د پوهیدو وړ وي.

که تاسو کومه پوښتنه لرئ، زما پوهه د وینډوز عملیاتي سیسټم او همدارنګه د ګرځنده تلیفونونو لپاره Android پورې اړوند هر څه پورې اړه لري. او زما ژمنه تاسو ته ده، زه تل چمتو یم چې یو څو دقیقې مصرف کړم او تاسو سره د انټرنیټ نړۍ کې د هرې پوښتنې په حل کې مرسته وکړم.