OpenAI, Anthropic සහ Google යන AI යෝධයන් තිදෙනාගේ ප්‍රමුඛ මාදිලි එකම වේදිකාවේ තරඟ වදින විට, රොබෝවරුන් පාලනය කිරීමේදී වඩාත් දක්ෂ කවුද?
ඔක්තෝබර් 20 වන දින, MiFeng Technology, Hugging Face, NVIDIA, සිංහුවා විශ්වවිද්‍යාලය ඇතුළු ලොව පුරා විශ්වවිද්‍යාල, ව්‍යාපාර සහ පර්යේෂණ ආයතන 20කට ආසන්න සංඛ්‍යාවක් එක්ව ආරම්භ කළ දේහධාරී අංගනය RoboColiseum විසින් මෙම වටයේ ඇගයීම් ප්‍රතිඵල ප්‍රකාශයට පත් කළේය: Claude Opus 5.5 ප්‍රමුඛ මාදිලි හතරෙන් සමස්ත ශ්‍රේණිගත කිරීමේ පළමු ස්ථානයට පත් වූ අතර, GPT-6 Astra ඊට පසුව සිටියේය.
අනු කාණ්ඩ අනුව බලන විට, ප්‍රමුඛ මාදිලි හතර අතර, GPT-6 Astra උපදෙස් අනුගමනය කිරීමේදී සහ සමස්ත බාධා අනුවර්තනයේදී පෙරමුණ ගත් අතර, උපදෙස් අනුගමනය කිරීමේ ලකුණු 99.35ක් වාර්තා කළේය; Opus අවකාශීය අවබෝධය සහ සාමාන්‍ය මෙහෙයුම්වලදී වඩාත් හොඳ කාර්යසාධනයක් දැක්වූ අතර, වටය පුරා ඇගයීම් සඳහා අවම ටෝකන් පරිභෝජනය සමඟින් ප්‍රමුඛ කණ්ඩායමේ සමස්ත පළමු ස්ථානය දිනා ගත්තේය. රූප ගුණාත්මකභාවය බාධාවට ලක් වූ පරීක්ෂණවලදී, GPT-6.1 Sol අනෙක් මාදිලි තුනට වඩා පැහැදිලිවම පසුගාමී වූ අතර, දෘශ්‍ය තොරතුරු වෙනස්වීම්වලට මුහුණ දීමේදී විවිධ මාදිලිවල ස්ථාවරත්වයේ වෙනස්කම් පෙන්නුම් කළේය.
නමුත් මෙම වටයේ සමස්ත ශ්‍රේණිගත කිරීමේ පළමු ස්ථාන දෙක තවමත් දේහධාරී උපාය මාදිලි විසින් හිමි කරගෙන ඇති අතර, විශේෂයෙන්ම සාමාන්‍ය මෙහෙයුම් මානයේදී ඒවා උසස් තත්ත්වයක් පවත්වා ගනී.
මෙම එකම වේදිකාවේ තරඟය, සාමාන්‍ය විශාල මාදිලි සහ දේහධාරී උපාය මාදිලිවල හැකියා වාසි සහ දුර්වලතා කර්මාන්තයට පැහැදිලිව දැකගැනීමට සෘජු යොමුවක් සපයයි.
RoboColiseum උපදෙස් අනුගමනය කිරීම, අවකාශීය අවබෝධය, බාධා අනුවර්තනය සහ සාමාන්‍ය මෙහෙයුම් වටා, හැකියාවන් සඳහා උප ලැයිස්තු හතරක් සහ අධි-විශ්වසනීය අනුකරණ ඇගයීම් කාර්යයන් 78ක් ඉදිරිපත් කරන අතර, මාදිලිවල අනු කාණ්ඩ කාර්යසාධනය ඉදිරිපත් කිරීම මෙන්ම කාර්ය සම්පූර්ණ කිරීමේ පියවර සහ අසාර්ථක වූ ස්ථාන වාර්තා කරමින්, සංවර්ධකයින්ට මාදිලිවල හැකියාවන්හි දුර්වලතා ඉක්මනින් හඳුනාගැනීමට උපකාර කරයි.
සහ-ආරම්භකයෙකු ලෙස, MiFeng RoboColiseum සඳහා අධි-විශ්වසනීය වස්තු සම්පත් සහ අනුකරණ දර්ශන සපයන අතර, සංකීර්ණ රොබෝ මෙහෙයුම් කාර්යයන් සඳහා ඇගයීම් පරිසරයන් ගොඩනැගීමට සහය දක්වමින්, විවිධ වස්තු අන්තර්ක්‍රියා, අවකාශීය පිරිසැලසුම් සහ පාරිසරික තත්ත්වයන් යටතේ මාදිලි හැකියාවන් පරීක්ෂා කිරීම සඳහා මූලික සම්පත් සපයයි.
අනුකරණයේ මාදිලිවල ලකුණු සැබෑ මෙහෙයුම් කාර්යසාධනය පිළිබිඹු කළ හැකිද යන්න ද ඇගයීමේ ප්‍රධාන කරුණකි. වේදිකාව ප්‍රකාශයට පත් කළ සැබෑ මිනුම් ප්‍රතිඵල අනුව, RoboColiseum අනුකරණ ඇගයීම සහ සැබෑ යන්ත්‍ර යෙදවීම අතර සහසම්බන්ධය 89.5%කට ළඟා වන අතර, එකම මාදිලියේ අනුකරණයේ සහ සැබෑ ලෝකයේ ඇගයීම් වෙනස 10%ට වඩා අඩුය, එය සංවර්ධකයින්ට සැබෑ යන්ත්‍ර පරීක්ෂණවලට පිවිසීමට පෙර මාදිලි පෙරීම සහ ගැටලු හඳුනාගැනීම සඳහා යොමුවක් සපයයි.
MiFeng Technology "සම්පූර්ණ, හොඳ සහ වේගවත්" දත්ත සැපයුම් පද්ධතියක් සපයන අතර, සැබෑ යන්ත්‍ර, අනුකරණ සහ ශරීරයක් නොමැති යන ප්‍රධාන දත්ත ආකෘති තුන ආවරණය කරයි. අනුකරණය සම්බන්ධයෙන්, MiFeng වස්තු සම්පත් සහ පාරිසරික සම්පත් යන සම්පත් වර්ග දෙකක් සපයන අතර, විවිධ එදිනෙදා භාණ්ඩ සහ ගෘහස්ථ දර්ශන ආවරණය කරමින්, දර්ශන ප්‍රතිනිර්මාණය, විශේෂඥ ගමන් පථ දත්ත ලබා ගැනීම සහ ඇගයීම් ප්‍රතිඵල දෘශ්‍යකරණය වැනි හැකියාවන් ද සපයමින්, මාදිලි කණ්ඩායම්වලට විවිධාකාර පුහුණුව සහ ඇගයීම් සිදු කිරීමට උපකාර කරයි.
Coliseum යනු මුලින් පුරාණ රෝමයේ රවුම් අංගනය හැඳින්වූ අතර, RoboColiseum මෙය සංකේතයක් ලෙස ගෙන, බහුමාන ක්‍රමානුකූල ඇගයීම් පද්ධතියක් ගොඩනගමින්, සැබෑ යන්ත්‍ර කාර්යසාධනය සමඟ ඉහළ සහසම්බන්ධතාවයක් ඇති අනුකරණ ඇගයීමක් මගින් දේහධාරී බුද්ධි මාදිලි සඳහා විවෘත, මධ්‍යස්ථ, ප්‍රතිනිර්මාණය කළ හැකි "අංගනයක්" සහ "පුහුණු පිටියක්" ගොඩනගයි. ඕනෑම විශ්වවිද්‍යාලයක්, පර්යේෂණ ආයතනයක් හෝ ව්‍යාපාරික සංවර්ධකයෙකුට තම මාදිලිය ඉදිරිපත් කර, සම්මත "විභාගයකට" මුහුණ දිය හැකිය. අගෝස්තු මාසයේ අරම්භයේ සිට, දේශීය හා විදේශීය කණ්ඩායම් 100කට වැඩි ගණනක් වේදිකාවේ මාදිලි පුහුණුව සහ ඇගයීම් සිදු කර ඇත.
RoboColiseum දැන් ලොව පුරා සංවර්ධකයින් සඳහා විවෘත වී ඇති අතර, මාදිලි කණ්ඩායම් ඇගයීම් සඳහා සහභාගී වීමට සාදරයෙන් ඇරයුම් කරයි.
