शेंगशु मोटुब्रेन 2.0 मॉडल जारी करने से पहले प्रशिक्षण प्रक्रिया का प्रसारण कर रहा है
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शेंगशु मोटुब्रेन 2.0 मॉडल जारी करने से पहले प्रशिक्षण प्रक्रिया का प्रसारण कर रहा है

शेंगशु टेक्नोलॉजी की ग्लोबल मॉडल्स टीम ने रोबोटों के लिए अपने एम्बोडीड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल के अगले संस्करण, मोटुब्रेन 2.0 के पूर्ण प्रशिक्षण प्रक्रिया का सीधा प्रसारण शुरू किया है। यह प्रसारण 21 अक्टूबर को शुरू हुआ और लगभग दो सप्ताह तक चलने की योजना है।

कंपनी ने बताया कि मोटुब्रेन 2.0 जल्द ही सार्वजनिक रूप से जारी किया जाएगा, और इस रिलीज़ से पहले प्रशिक्षण प्रक्रिया का प्रदर्शन करने का निर्णय लिया है।

मोटुब्रेन मॉडल शेंगशु के रोबोट फंडामेंटल मॉडल परिवार का हिस्सा हैं, जिसका उद्देश्य रोबोटों को एक सार्वभौमिक मस्तिष्क प्रदान करना है जो विभिन्न कार्यों, परिदृश्यों और विभिन्न प्रकार के रोबोटों पर कौशल लागू कर सके। मोटुब्रेन का पहला संस्करण अप्रैल में एक वैश्विक मॉडल के रूप में प्रस्तुत किया गया था। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि शेंगशु अपने वीडियो जनरेशन मॉडल विडू (Vidu) के लिए अधिक प्रसिद्ध है।

प्रसारण की संरचना

सीधा प्रसारण चार चरणों में विभाजित है। प्री-ट्रेनिंग चरण यह जांचता है कि प्रशिक्षण का पैमाना शून्य-शॉट स्थितियों में प्रदर्शन और सामान्यीकरण क्षमता को कैसे प्रभावित करता है। बाद का प्रशिक्षण सुधार के लिए विशिष्ट कार्यों को पूरा करने पर केंद्रित है। इसके बाद एजेंट टास्क चरण आता है, जो जांचता है कि क्या मॉडल प्राप्त ज्ञान को अन्य कार्यों पर स्थानांतरित कर सकता है। अंतिम चरण पुनरावर्ती आत्म-सुधार को समर्पित है, ताकि यह पता लगाया जा सके कि क्या मॉडल प्रतिक्रिया के आधार पर अपनी कार्रवाइयों का मूल्यांकन कर सकता है और उन्हें बेहतर बना सकता है।

लाइव स्ट्रीमिंग पेज पर सीखने के चरणों और सफलता मूल्यांकन संकेतकों को अपडेट होने पर प्रदर्शित किया जाता है।

इस प्रदर्शन का मुख्य विचार पारदर्शिता है। आमतौर पर एम्बोडीड एआई में प्रगति का आकलन बाहरी पर्यवेक्षकों द्वारा पॉलिश किए गए रोबोट प्रदर्शनों, बेंचमार्क तालिकाओं और वैज्ञानिक लेखों के माध्यम से किया जाता है, जो यह कम बताते हैं कि प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान क्षमताएं वास्तव में कैसे बनती हैं या क्या समस्याएं उत्पन्न होती हैं। शेंगशु का दावा है कि प्रसारण न केवल सफलताओं, बल्कि गलतियों, प्रयास और त्रुटि की प्रक्रिया और समायोजन को भी दिखाएगा, और यह स्केलिंग, क्रॉस-टास्क सामान्यीकरण और स्वायत्त सुधार से संबंधित खुले प्रश्नों को अन्य शोधकर्ताओं के साथ साझा करने की उम्मीद करता है।

यह कदम एआई के क्षेत्र में चीनी टीमों के बीच एक व्यापक प्रवृत्ति के अनुरूप है, जो प्रशिक्षण प्रगति को सार्वजनिक रूप से साझा करती हैं। इससे पहले, शियाओमी के MiMo मॉडल के प्रमुख लो फूली ने MiMo-V2.6 के लिए रीइन्फोर्समेंट ट्रेनिंग चरण का विवरण प्रकाशित किया था।

हालांकि, सीधी स्ट्रीमिंग द्वारा सिद्ध की जा सकने वाली सीमाएं हैं। मॉडल वज़न अभी तक जारी नहीं किए गए हैं, और कंपनी स्वयं कहती है कि शोध अनुसंधान प्रकृति का बना हुआ है, और परिणामों की पुष्टि के लिए बाद के प्रयोगों और मूल्यांकन की आवश्यकता होगी। यह घोषणा शेंगशु द्वारा की गई थी और चीनी तकनीकी मीडिया द्वारा कवर की गई थी। वास्तविक परीक्षा सार्वजनिक रिलीज और स्ट्रीम में दिखाए गए बेंचमार्क के अनुरूप होने पर होगी।

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WorldArena 2.0 प्रतियोगिता के अंतिम परिणामों से पता चला है कि दुनिया के मॉडल बनाने के विभिन्न दृष्टिकोण विभिन्न प्रकार की परीक्षणों में सफलतापूर्वक काम करते हैं। WorldArena एक बेंचमार्क है जिसे Tsinghua University की टीम ने चीन और अन्य देशों के विश्वविद्यालयों के साथ मिलकर विकसित किया है। Leiphone द्वारा दी गई जानकारी के अनुसार, संस्करण 2.0 ने कार्यात्मकता को दृश्य इनपुट से विज़ुओटैक्टाइल तक, ऑफ़लाइन से ऑनलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग कार्यों तक, और सिमुलेशन से वास्तविक रोबोटों के साथ काम करने तक बढ़ाया है।

प्रतियोगिता में कुल 7000 अमेरिकी डॉलर के पुरस्कार पूल के साथ तीन स्वतंत्र ट्रैक शामिल थे, और अंतिम परिणाम 16 सितंबर को प्रकाशित किए गए।

पहले ट्रैक के परिणाम

पहले ट्रैक ने 70 कार्यों के भीतर 15 मेट्रिक्स के आधार पर वीडियो की भविष्यवाणी करने की मॉडल की क्षमता का मूल्यांकन किया। इन कार्यों में सफेद मेजों पर वितरण के भीतर 50 दृश्य और रंगीन या बनावट वाली सतहों के साथ वितरण के बाहर 20 दृश्य शामिल थे। 81 रैंक किए गए मॉडलों में, Visincept के WorldIncept मॉडल ने 72.33 के स्कोर के साथ पहला स्थान हासिल किया, जिसने Tsinghua University की स्थानिक बुद्धिमत्ता टीम के BWM-Turbo (71.49) को पीछे छोड़ दिया। अंतर केवल 0.84 अंक का था। WorldIncept ने भौतिकी के नियमों के पालन, 3डी सटीकता और सिमेंटिक संगतता में बेहतर परिणाम दिखाए, जबकि BWM-Turbo पृष्ठभूमि की संगति और JEPA समानता में अग्रणी था। इस बीच, Visincept स्पष्ट रूप से JEPA दृष्टिकोण का उपयोग करता है।

दूसरे ट्रैक में Zhongguancun Academy की जीत

इस वर्ष प्रस्तुत दूसरे ट्रैक में, रोबोट ट्विन 2.0 पर बोतल को समायोजित करने के कार्य में ऑनलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए दुनिया के मॉडल का उपयोग वातावरण के रूप में किया गया, जिसके बाद प्रशिक्षित नीति का सिमुलेशन में परीक्षण किया गया। अकादमी ऑफ झोंगगुआनकुन का MW2 मॉडल 47 मॉडलों में से 72.93 के स्कोर के साथ विजेता रहा, जिसने दूसरे स्टार्टअप के JEPA-उन्मुख कारण-प्रभाव दुनिया मॉडल के प्रतियोगी संस्करण TTWM को पीछे छोड़ दिया। दूसरे स्थान पर रहे दल ने उल्लेख किया कि उनके मॉडल में प्रशिक्षण ने नीति pi0.5 की सफलता दर को 55.46% से बढ़ाकर 72.40% कर दिया।

Xiaomi वास्तविक रोबोटों वाले ट्रैक में जीतता है

तीसरा ट्रैक, जो नया भी था, दो-हाथ वाले AgileX और Franka Panda जैसे वास्तविक रोबोटों पर आयोजित किया गया था। इसके कार्यों में चिप्स उठाना, खीरे को साफ करना और कांटे डालना जैसे विज़ुओटैक्टाइल ऑपरेशन शामिल थे, साथ ही मेज पोंछना, पानी डालना और कपड़े मोड़ना जैसे केवल दृष्टि पर आधारित कार्य भी शामिल थे। Xiaomi की MiRobot टीम के ViTacX मॉडल ने 76.64 के स्कोर के साथ समग्र जीत हासिल की। इसका लाभ केवल दृष्टि पर आधारित रैंकिंग से आया, जहां इसने 85.00 के परिणाम के साथ सूची में शीर्ष पर काबिज हुआ, जिसमें तीन कार्यों पर आदर्श अंक शामिल थे। विज़ुओटैक्टाइल कार्यों पर आधारित रैंकिंग में, यह 66.67 के साथ तीसरे स्थान पर रहा, जबकि शंघाई इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी का OmniFlow दोनों रैंकिंग में दूसरे स्थान पर रहा।

आयोजकों ने इस बात पर जोर दिया कि प्रत्येक ट्रैक में भागीदारी स्वैच्छिक थी, इसलिए अभी तक यह प्रदर्शित नहीं किया गया है कि कोई एक मॉडल वीडियो जनरेशन, नीति प्रशिक्षण और वास्तविक रोबोट मैनिपुलेशन में एक साथ दूसरों से बेहतर है।

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