Dzięki wystarczającej ilości danych, roboty i AI mogą uczyć się „modeli świata”, które pozwalają im przewidywać wyniki swoich działań. Modele te są sposobem na naukę, jak uosobione agenty AI mogą wykonywać szeroki wachlarz użytecznych zadań — ale wymagają ogromnej ilości danych. Zespół General Intuition @gen_intuition ma rozwiązanie: wykorzystać dane z gier wideo! Gry uczą ruchu, rozwiązywania problemów i złożonego rozumowania przestrzennego, a ich różnorodność jest oszałamiająca, obejmując szeroki wachlarz problemów. Co więcej, zebrane dane są wysokiej jakości, bez szumów czy błędów adnotacji, które mogą się pojawić z Usiedliśmy z @PimDeWitte i @AdamJelley2 z zespołu General Intuition, aby dowiedzieć się więcej o ich historii, planach i filozofii.

Pełny odcinek wkrótce! Zachwycamy się z @PimDeWitte @AdamJelley2, współzałożycielami @gen_intuition, wykorzystującymi nagrania gier w dużej skali do budowy agentów z głębokim rozumowaniem przestrzennym/czasowym. Oparte na pracy Adama, @EloiAlonso1 @micheli_vincent (wszyscy współzałożyciele General Intuition): DIAMOND - Dyfuzja dla modelowania świata: Wizualne szczegóły mają znaczenie w Atari Współprowadzone przez @micoolcho @chris_j_paxton

Pełny odcinek wkrótce! Zachwycamy się z @PimDeWitte @AdamJelley2, współzałożycielami @gen_intuition, wykorzystującymi nagrania gier w dużej skali do budowy agentów z głębokim rozumowaniem przestrzennym/czasowym. Oparte na pracy Adama, @EloiAlonso1 @micheli_vincent (wszyscy współzałożyciele General Intuition): DIAMOND - Dyfuzja dla modelowania świata: Wizualne szczegóły mają znaczenie w Atari Współprowadzone przez @micoolcho @chris_j_paxton