🤖 شرکت Figure AI مدل جدیدی به نام Helix معرفی کرده که یک تحول اساسی در رباتیک انساننماست: کنترل کامل ۳۵ درجه آزادی نیمتنه بالا (سر، دستها، بازوها، انگشتان و تنه) تنها با یک شبکه عصبی، آن هم با واکنش به دستورات گفتاری طبیعی.
🔹 ویژگیهای کلیدی Helix
✅ یادگیری تعمیمپذیر (Grab-anything): دستور «چایساز را بردار» حتی برای چایسازی که ربات هرگز ندیده، اجرا میشود.
✅ کار گروهی: یک مجموعه وزن روی دو ربات مختلف کار میکند؛ یکی بستهی شیر را میدهد، دیگری در یخچال میگذارد — بدون برنامهریزی نقشها.
✅کنترل همزمان ۳۵ محور حرکتی با فرکانس ۲۰۰ هرتز: هماهنگی چشم، بدن و انگشتان برای گرفتن دقیق اشیاء.
✅ کاملاً روی دستگاه: همهی محاسبات روی دو GPU کممصرف داخلی انجام میشود، بدون نیاز به پردازش ابری.
🧠 معماری «سیستم ۱ و سیستم ۲»
1. سیستم ۲ (فکر کندتر): یک VLM متنباز ۷ میلیارد پارامتری با ۷-۹ هرتز → درک صحنه و تولید دستور کلی.
2. سیستم ۱ (واکنش سریع): یک ترنسفورمر ۸۰ میلیون پارامتری با ۲۰۰ هرتز → اجرای دقیق حرکات و اصلاح لحظهای مسیر.
📊 دادههای آموزشی
* تنها ۵۰۰ ساعت ضبط تلهاپراتوری (<۵٪ دیتاستهای رایج).
* بدون فاینتیون جداگانه: همان وزنها هم برای گرفتن لیوان، هم بازکردن کشو و همکاری دو ربات کافیاند.
* برچسبگذاری خودکار: VLM ویدیوها را تحلیل کرده و متن آموزشی تولید میکند.
🏠 چرا مهم است؟
خانه چالشبرانگیزترین محیط برای رباتهاست: تنوع بیپایان اشیاء، ظروف شکننده، لباسهای مچاله. تا دیروز هر مهارت جدید نیازمند هزاران دموی انسانی یا کدنویسی پیچیده بود. حالا با Helix، تنها یک جملهی صوتی کافیست.
🚀 گام بعدی
تیم Figure AI این نتایج را فقط «نوک کوه یخ» میداند و در حال جذب نیرو برای ۱۰۰۰ برابر مقیاسپذیری Helix است. آیندهای که میلیونها ربات انساننما وارد خانهها شوند، یک قدم دیگر نزدیکتر شد.
✨مدل Helix = GPT برای دستهای رباتیک.
فقط با یک مدل، با زبان طبیعی، بدون کدنویسی اضافه. دفعهی بعد که کنترل تلویزیون زیر مبل افتاد، فقط کافیست به ربات بگویید: «لطفاً بردار».
📌 @rss_ai_ir | #Robotics #AI #FigureAI
🔹 ویژگیهای کلیدی Helix
✅ یادگیری تعمیمپذیر (Grab-anything): دستور «چایساز را بردار» حتی برای چایسازی که ربات هرگز ندیده، اجرا میشود.
✅ کار گروهی: یک مجموعه وزن روی دو ربات مختلف کار میکند؛ یکی بستهی شیر را میدهد، دیگری در یخچال میگذارد — بدون برنامهریزی نقشها.
✅کنترل همزمان ۳۵ محور حرکتی با فرکانس ۲۰۰ هرتز: هماهنگی چشم، بدن و انگشتان برای گرفتن دقیق اشیاء.
✅ کاملاً روی دستگاه: همهی محاسبات روی دو GPU کممصرف داخلی انجام میشود، بدون نیاز به پردازش ابری.
🧠 معماری «سیستم ۱ و سیستم ۲»
1. سیستم ۲ (فکر کندتر): یک VLM متنباز ۷ میلیارد پارامتری با ۷-۹ هرتز → درک صحنه و تولید دستور کلی.
2. سیستم ۱ (واکنش سریع): یک ترنسفورمر ۸۰ میلیون پارامتری با ۲۰۰ هرتز → اجرای دقیق حرکات و اصلاح لحظهای مسیر.
📊 دادههای آموزشی
* تنها ۵۰۰ ساعت ضبط تلهاپراتوری (<۵٪ دیتاستهای رایج).
* بدون فاینتیون جداگانه: همان وزنها هم برای گرفتن لیوان، هم بازکردن کشو و همکاری دو ربات کافیاند.
* برچسبگذاری خودکار: VLM ویدیوها را تحلیل کرده و متن آموزشی تولید میکند.
🏠 چرا مهم است؟
خانه چالشبرانگیزترین محیط برای رباتهاست: تنوع بیپایان اشیاء، ظروف شکننده، لباسهای مچاله. تا دیروز هر مهارت جدید نیازمند هزاران دموی انسانی یا کدنویسی پیچیده بود. حالا با Helix، تنها یک جملهی صوتی کافیست.
🚀 گام بعدی
تیم Figure AI این نتایج را فقط «نوک کوه یخ» میداند و در حال جذب نیرو برای ۱۰۰۰ برابر مقیاسپذیری Helix است. آیندهای که میلیونها ربات انساننما وارد خانهها شوند، یک قدم دیگر نزدیکتر شد.
✨مدل Helix = GPT برای دستهای رباتیک.
فقط با یک مدل، با زبان طبیعی، بدون کدنویسی اضافه. دفعهی بعد که کنترل تلویزیون زیر مبل افتاد، فقط کافیست به ربات بگویید: «لطفاً بردار».
📌 @rss_ai_ir | #Robotics #AI #FigureAI
❤6👍5🔥5😁4🎉2
🤖 تغییرات اخیر در سیستم پرامپت کلود 4.0 نشان میدهد که Anthropic چطور با زبان طبیعی رفتار ربات را برنامهریزی میکند.
🔹 مهمترین نکات:
♻️حذف «هاتفیکس»های قدیمی که حالا مستقیم در فرایند آموزش مدل اعمال میشوند.
♻️تأکید بیشتر روی استفاده از قابلیت جستجو.
♻️گسترش سناریوهای استفاده از Artifacts.
♻️بهینهسازی کانتکست مخصوصاً در کدنویسی.
♻️اضافه شدن محافظتهای امنیت سایبری جدید.
📊 پرامپت سیستمی کلود حدود ۲۳ هزار توکن دارد که تقریباً ۱۱٪ از کل پنجرهی کانتکست را میگیرد. این موضوع نشون میده که چرخهی توسعه کلود کاربرمحوره: اول رفتارهای مشاهدهشده با تغییر پرامپت اصلاح میشوند و بعد در مرحلهی آموزش مدل، دائمی میگردند.
✨ به زبان ساده: Anthropic اول با «دستورالعملها» واکنش سریع نشان میدهد و بعد آن تغییرات را در DNA مدل وارد میکند.
@rss_ai_ir | #Claude #Anthropic #AI
🔹 مهمترین نکات:
♻️حذف «هاتفیکس»های قدیمی که حالا مستقیم در فرایند آموزش مدل اعمال میشوند.
♻️تأکید بیشتر روی استفاده از قابلیت جستجو.
♻️گسترش سناریوهای استفاده از Artifacts.
♻️بهینهسازی کانتکست مخصوصاً در کدنویسی.
♻️اضافه شدن محافظتهای امنیت سایبری جدید.
📊 پرامپت سیستمی کلود حدود ۲۳ هزار توکن دارد که تقریباً ۱۱٪ از کل پنجرهی کانتکست را میگیرد. این موضوع نشون میده که چرخهی توسعه کلود کاربرمحوره: اول رفتارهای مشاهدهشده با تغییر پرامپت اصلاح میشوند و بعد در مرحلهی آموزش مدل، دائمی میگردند.
✨ به زبان ساده: Anthropic اول با «دستورالعملها» واکنش سریع نشان میدهد و بعد آن تغییرات را در DNA مدل وارد میکند.
@rss_ai_ir | #Claude #Anthropic #AI
🔥13❤8👍8🥰8🎉8😁7👏3