कंपनी डेक्समल, जो पहले युआनली लिंगजी के नाम से जानी जाती थी, ने अपने पहले एक्शन डेवलपर सम्मेलन में एम्बोडीड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में उत्पादों का एक व्यापक सेट प्रस्तुत किया। इन विकासों का उद्देश्य एक मौलिक उद्योग समस्या को हल करना है - विविध रोबोटिक उपकरणों और वास्तविक दुनिया की स्थितियों में आधारभूत मॉडलों का स्केलिंग करना।
प्रस्तुति का केंद्रीय तत्व एम्बोडीड आधारभूत मॉडल DM0.5 था। इस मॉडल ने मापदंडों की संख्या को दोगुना करके 4 बिलियन तक बढ़ा दिया और इसे 150,000 घंटों के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया, जिसमें 50,000 घंटे वास्तविक रोबोटों से प्राप्त डेटा शामिल है, जिसमें मिलीमीटर सटीकता के साथ तीन-आयामी प्रारूप में हाथ के प्रमुख बिंदुओं का एनोटेशन है, साथ ही 100,000 घंटे प्रथम-व्यक्ति मानव नियंत्रण से एकत्र किया गया डेटा भी शामिल है।
DM0.5 तीन वास्तुशिल्प नवाचारों से अलग है। पहला, यह प्री-ट्रेनिंग लेयर ऑफ एब्स्ट्रैक्शन के माध्यम से कार्यान्वित 60 सेकंड तक की अवधि के लिए संदर्भ मेमोरी का नेटिव समर्थन है। दूसरा, इसमें एक दो-चरणीय तर्क प्रणाली लागू की गई है, जो वास्तविक समझ सुनिश्चित करने के लिए कॉन्ट्राफैक्टुअल लर्निंग का उपयोग करते हुए कार्य योजना और गति पीढ़ी को अलग करती है। तीसरा, विभिन्न निष्पादन गति पर पथों को सामान्य करने के लिए सीमित गतिशील प्रोग्रामिंग के माध्यम से क्रिया संरेखण का उपयोग किया जाता है।
DexOS को एंड्रॉइड के समान रोबोटिक्स ऑपरेटिंग सिस्टम के रूप में स्थापित किया गया है। यह N x M संगतता की समस्या का समाधान करता है, जहां मॉडल और हार्डवेयर के लिए व्यक्तिगत अनुकूलन की आवश्यकता होती है। एक मानकीकृत ऑपरेटिंग सिस्टम प्रदान करके जिसमें ओपन इंटरफ़ेस प्रोटोकॉल ECP है, DexOS मॉडल डेवलपर्स को एक बार एकीकृत करने और फिर कई विभिन्न रोबोटिक प्लेटफार्मों पर तैनात करने की अनुमति देता है। यह सिस्टम एक एकल एपीआई के माध्यम से विभिन्न सेंसर, एक्चुएटर्स और हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन के साथ काम को एकीकृत करता है।
DexDev प्लेटफॉर्म तीन कार्यात्मकताओं को जोड़ता है: DFOL 2.0, जो वर्ल्ड मॉडल आधारित रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करता है और वास्तविक रोबोटों के प्रशिक्षण के लिए डेटा की आवश्यकता को 60% कम करता है, साथ ही वर्ल्ड मॉडल DW0.5 में सिमुलेशन परिणामों के माध्यम से 40% तक सामान्य लागत को कम करता है; क्रॉस-प्लेटफॉर्म परिनियोजन के लिए DexOS; और उपयोग के आधार पर भुगतान के सिद्धांत पर एम्बोडीड एआई के लिए MaaS (मॉडल एज़ ए सर्विस)। डेक्समल ने प्रदर्शित किया कि प्लेटफॉर्म 50 मिलीसेकंड की इन्फेरेंस विलंबता प्राप्त करता है और एक उपभोक्ता RTX 4090 ग्राफिक कार्ड पर पोस्ट-ट्रेनिंग कर सकता है।
इसके अलावा, कंपनी ने रोबोटों के लिए दो नए हार्डवेयर प्लेटफॉर्म पेश किए: Apex, जो औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, और Ferrata, जो लॉजिस्टिक्स पर केंद्रित है, मौजूदा दो-हाथ वाले प्लेटफॉर्म Mint के अतिरिक्त। संस्थापक Tang Wenbin ने विश्वास व्यक्त किया कि एम्बोडीड एआई की परिपक्वता का मार्ग बंद ऊर्ध्वाधर एकीकरण के बजाय डेवलपर इकोसिस्टम के माध्यम से है। उन्होंने उल्लेख किया कि मॉडल की वास्तविक गुणवत्ता इस बात से परखी जाती है कि क्या डेवलपर इसे ओपन-सोर्स विकल्पों के बजाय चुनते हैं, यह कहते हुए कि DM0.5 डेक्समल का पहला मॉडल है जो वास्तव में उपलब्ध ओपन-सोर्स विकल्पों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
