靈活性和行走穩定性大大增強
可以準確分離4680電池
最罕見的是特斯拉曝光了機器人的訓練
看來訓練完全依賴視覺輔助和人體演示，這和特斯拉汽車的邏輯是一樣的！
特斯拉工程師@米蘭科瓦茨 分享了更多信息。
他們的團隊建造了更多的機器人，收集了更多的人工智慧數據，並訓練和部署了神經網絡，使Optimus機器人能夠開始執行實際任務。這些任務包括從傳送帶上拾取電池單元並準確地將其放入托盤中。
技術詳情：
Optimus使用的神經網絡完全端到端運行，僅使用機器人的2D攝像機視頻和機載自傳感器來直接生成關節控制序列。
這個神經網絡完全在機器人的嵌入式FSD計算機上運行，並由機載電池供電。該設計允許單個神經網絡在訓練過程中添加更多樣化的數據後執行多個任務。
性能特性
儘管目前還不完美，速度有點慢，但Optimus執行任務的成功率逐漸提高，失敗率下降。
此外，該團隊正在訓練Optimus從故障中恢復，並觀察到自發的錯誤糾正行為。
Optimus已經可以在辦公室長距離行走而不會摔倒，並繼續在真實工作站上進行測試和改進。
進一步的工作：
該團隊正在努力提高Optimus的移動速度，並在不犧牲其人形行為特徵的情況下處理更複雜的地形。與此同時，整個機器人群體的重複能力也受到了關注，訓練神經網絡以處理動態校準和機器人之間的微小差異。
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