Anthropic, mikroskopları ve robot kollarını süren eylemciler için kurallar koydu
Anthropic'in Model Hardware Standard'ı, eylemcilerin mikroskopları, laboratuvar aygıtlarını, fabrika makinelerini ve robot kollarını nasıl yönetebileceğini tanımlarken insanlara ve donanıma yönelik tehlikeleri de kabul ediyor. Denetim sorunu somutlaşıyor: Hugging Face, benzetimde öğrenilen davranışları donanıma aktarabilen 25 santimetrelik açık kaynaklı robotu 399 dolar ön sipariş fiyatıyla açtı; Nvidia ise tek gezinme politikasını farklı robot gövdelerine uyarlayan bir iş akışı yayımladı.
Yapay Zekâ··Gece
Yazılım eylemcisine fiziksel sınırlar
Anthropic, eylemcilerin mikroskoplar, sıvı işleme aygıtları, kuantum bilgisayar donanımı, üretim makineleri ve robot kollarıyla nasıl etkileşeceğini belirleyen Model Hardware Standard'ı açıkladı. Şirket, üreticilerle geliştirdiği kuralları yazılım araçlarını eylemcilere bağlayan Model Context Protocol'ün fiziksel karşılığı olarak konumluyor. Donanımın zarar görmesi, insanların yaralanması ve biyolojik silah geliştirme gibi kötüye kullanım olasılıklarını kabul eden Anthropic, kendi modellerindeki koruma katmanlarının kötü niyetli kullanımı önlemesi gerektiğini söylüyor.[1]
Benzetimden 25 santimetrelik robota
Hugging Face, kamera, lidar algılayıcıları ve eylemsizlik ölçüm birimleri taşıyan 25 santimetrelik açık kaynaklı Microduck için 399 dolar fiyatla ön sipariş almaya başladı. Geliştirme kiti ile pekiştirmeli öğrenme altyapısı GitHub'da yayımlandı; benzetimde eğitilen davranışlar doğrudan donanıma aktarılabiliyor. Microduck yürüyebiliyor, çömelebiliyor, düştüğünde ayağa kalkabiliyor ve 800 grama kadar ağırlıktaki nesneleri kaldırabiliyor. Şirket, teslimatın Noel'den önce başlamasını bekliyor.[2]
Bir politika, farklı robot gövdeleri
Nvidia'nın açık kaynaklı COMPASS iş akışı, önceden eğitilmiş X-Mobility gezinme politikasını yeni bir robot gövdesine özgü ek katmanlarla uyarlıyor. Pekiştirmeli öğrenme; hedefe ulaşma, düşme ve yol uzunluğu gibi ölçütlerle robotu sınarken, ortam doğrulama ile çalışma zamanı paketlemesi arasındaki adımları eylemcilere bırakıyor ve aralara insan onay kapıları koyuyor. Örnek uygulama Boston Dynamics'in dört ayaklı Spot robotunu depo, üretilmiş iç mekân ve yeniden kurulmuş gerçek ortam sahnelerinde eğitiyor.[3]
