Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
呃 NEO ця логіка самостійного навчання дійсно має дещо цікаве... але сама ідея самовдосконалення через замкнений цикл все ж викликає питання
кажуть, чи справді це працює, чи знову чергова хвиля концептуального хайпу
data flywheel звучить круто, але як це реалізується на практиці
дані роботів вже активно поширюються, чи цього разу це надійно
Переглянути оригіналвідповісти на0
ThreeHornBlasts
· 01-13 06:47
Добре, ідея, що робот сам навчається — справді звучить як справжня чорна технологія, але здається, що це трохи перебільшено.
Зворотній зв'язок у замкнутому контурі мене трохи збиває з пантелику, коротко кажучи, чим більше працює, тим швидше?
Якщо Neo дійсно зможе подолати цей бар'єр, то варто звернути на нього увагу.
Збір даних автоматично... якщо це дійсно зможе стабільно працювати, то це відкриває нові горизонти.
Зачекайте, а чи не стане це все більш диким і самостійним?
Переглянути оригіналвідповісти на0
staking_gramps
· 01-13 06:46
Вау, робот може навчатися самостійно? Тепер людські аннотатори даних можуть залишитися без роботи
長期以來,通用機器人受困於人類主導的數據採集瓶頸,效率偏低。NEO的出現改變了這一局面——它能夠自主採集數據、獨立完成學習,打破了這道天花板。
這套擴展方案為什麼能跑通?兩個驅動輪不能少:一是源源不斷產生的機器人新數據,二是作為底層引擎、持續進化的視頻世界模型。兩者相輔相成,形成了自我迭代的正反馈閉環。