1X, la empresa de robótica detrás del robot humanoide Neo, ha anunciado un nuevo modelo de IA que comprende la dinámica del mundo real y permite a los robots aprender nueva información de forma independiente.
Este modelo basado en la física, llamado 1X World Model, utiliza una combinación de videos e indicaciones para darle a su robot Neo nuevas habilidades. 1X dice que el vídeo permitirá a los neobots aprender nuevas tareas para las que no han sido entrenados antes.
Este lanzamiento se produce mientras 1X se prepara para lanzar Neo Humanoid en los hogares. La compañía comenzó a aceptar pedidos anticipados del humanoide en octubre y planea enviar el robot este año. Un portavoz de 1X se negó a compartir un cronograma sobre cuándo se enviarán estos robots o información sobre los números de pedidos, más allá de decir que los pedidos anticipados han superado las expectativas.
«Después de años de desarrollar modelos mundiales y hacer que el diseño de Neo sea lo más humano posible, Neo ahora puede aprender de videos a escala de Internet y aplicar ese conocimiento directamente al mundo físico», dijo el fundador y director ejecutivo de 1X, Bernt Børnich, en un comunicado. «Con su capacidad de transformar cualquier indicación en una nueva acción, incluso sin precedentes, este es el punto de partida de la capacidad de Neo para aprender a dominar casi cualquier cosa que se te ocurra preguntar».
Es una afirmación elevada que un bot puede convertir cualquier mensaje en una nueva acción, y no es del todo exacta. No puedes decirle a Neo que conduzca un auto y de repente sabrá cómo estacionar en paralelo, por ejemplo. Pero el aprendizaje está sucediendo.
1X no dice que su modelo global permitirá que los Neo bots actuales capturen videos y realicen nuevas tareas inmediatamente cuando se les solicite, aclaró un portavoz de la compañía. En cambio, el bot recupera datos de video vinculados a un mensaje específico y los envía de regreso al modelo mundial. Ese modelo se retroalimenta a una red de robots, lo que proporciona una comprensión más profunda del mundo físico y más conocimientos.
También proporciona a los usuarios información sobre cómo Neo pretende actuar o reaccionar ante determinadas indicaciones. Este tipo de información de comportamiento podría ayudar a entrenar estos modelos hasta que el robot pueda responder a indicaciones que no había hecho antes.
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