马斯克机器人大进化！全新技能破关，启用端到端神经网络

梦晨 唯自 凹非寺量子力学位 | 公众号 QbitAI

贝尔的人大进到化。

一年前首次全力支持时姿势还略显僵硬，现在没用成了法门大师。

；还有上了自动驾驶种系统同款的侧到侧神经网络虚拟化，无需任何规则code就研究时会专门设计物品。

用贝尔自己的话说：

光子进到，举动出。

网友暗示：姿势如此与众不同灵巧，很难相信音频是或许。

贝尔回复：执行器、传感器和整体机械结构更是多换装还在末尾。

有人注意到人脖子末尾有个黄色按住，“如果人要统治当今世界了，别忘了按这个”。

对此，贝尔暗示时会致力于并能地提高耐用性，用接收器或手机就能轻松停止人。

贝尔唯这个音频，除了披露进到展，更是大的目的在于为人一个团队聘请，也展示了平台的聘请基本功能。

这次尼古拉·特斯拉人一个团队聘请各类硬体工程公司及机器求学工程公司、护士，总计51个职位。

年薪以内在8万美元到36万美元（有约下同60万元-260万元）。

更是新拆解

这次尼古拉·特斯拉飞龙公开号只再次出现1分钟音频，不能更是多早先的资讯。

但尼古拉·特斯拉人一个团队资深副院长工程公司Julian Ibarz透漏，现在飞龙已经能进行长期训练任务。

并且只要收集更是多原始数据，就可以培训新的有用训练任务，无需改回任何code。

第三方论者当中，最简略的是英伟达科学研究范麟熙纯基于音频的长篇逆向归纳。

他表明：

灵巧的四肢姿势差不多应有是通过仿效人类文明（举动莱卡）培训出来的。

另一种选项是各种类型状况当中的加强求学，但通常时会导致颤动和不自然现象的四肢手部。

至少有4种步骤可以收集人类文明演示原始数据，其当中最有意味著的是远程依靠。

可以参看斯坦福开源的ALOHA种系统，可以依靠机械臂把AirPods放进充电盒里。

另外三种步骤是电影游戏近似于的姿势捕获、深度闪光灯和计算机技术美感、VR各种类型。

四种步骤并不相互排斥，可以转化使用考虑到不尽相同的优缺点。

神经网络虚拟化，很意味著是多模态Transformer。

图表、音频、姿势、语言（不已确定有不能）统一表征，其当中姿势部分所需将年终的信号应运而生均匀分布的token，

最终每次输入一个音频token（或可选的语言token），输出姿势token。

最相比之下的种系统可以参看Google RT-1以及英伟达的VIMA。

波士顿动力的Atlas人只有简单的抓手，而尼古拉·特斯拉飞龙有5下部灵巧的手指，有朝一日在日常训练任务当中表现时会更是加出色。

不过也有人指责音频其实有有约2-3倍的加速，只有人的时候看不出来，人类文明一独行侠就更是为明显了。

侧到侧虚拟化：人的ChatGPT

侧到侧神经网络虚拟化，尼古拉·特斯拉首先在自动驾驶FSD上付诸——

前所贝尔自己直播演示了一把自动驾驶去小扎家，引唯轰动一时。

具体说来，侧到侧虚拟化用在自动驾驶种系统上，可以减少30万行规则code，让运行速度快了10倍。

负责该项目的工程公司Dhal Shroff曾对贝尔说：这大约车后用的ChatGPT。

Shroff这次对人的评价是“侧到侧，FTW”。也不知道FTW是指“For the win”还是“F* the world”。

就在刚刚，还有一段尼古拉·特斯拉汽车无GPS情况下在河边自动驾驶的音频传出，不过不已确定前提运行了除此以外侧到侧虚拟化的FSDv12。

One More Thing

这个周末，纽约街头也出现霸天虎皮卡的身影。

预期在9月底，尼古拉·特斯拉将出席会议一年一度的AI Day社区活动，我们也时会持续关注。

不知道这次又将造就哪些惊喜。

参看链接：[1]_Optimus/status/1705728820693668189[2][3]

— 完 —

量子力学位 QbitAI · 头条号签有约

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