Light Origins butun tanani boshqarish uchun Light-O1-Preview 6B modelini ochdi
Batafsil
Pandaily
pandaily.com

Light Origins butun tanani boshqarish uchun Light-O1-Preview 6B modelini ochdi

Light Origins kompaniyasi taxminan 6 milliard parametrga ega boʻlgan butun tana harakatlari uchun model boʻlgan Light-O1-Previewni ochiq foydalanish uchun mavjud qildi. Ushbu model 21-sentabrdagi kompaniya texnik blogi va uning ingliz tilidagi yoritishiga koʻra, Hugging Face va GitHub platformalarida Apache 2.0 litsenziyasi ostida chiqarilgan.

Ushbu modelning dastlabki versiyasi Light Origins ning mujassamlangan tizimlarining asosiy liniyasi boʻlgan Light-O1 ning ommaviy segmentidir. Bu liniya avval videomateriallardan ajratib olingan tuzilgan inson harakatlari ustida oʻqitiladi, soʻngra turli robotik tanalarga moslashtiriladi. Kompaniyaning rasmiy brendi — Light Origins; bu nashr avvalgi LightNav-0 navigatsiya moduli bilan farq qiladi.

Light Origins ish jarayonini tasvirlab berdi, u video ichidagi odamlarni segmentlash, uch oʻlchovli harakatni tiklash va asos, tana posturasi va qoʻllar holatini yoʻnalish traektoriyasiga tokenlashni oʻz ichiga oladi. Ushbu tokenlar avtoregressiv Transformerni oldindan oʻqitish uchun til va vizual maʼlumotlar bilan navbatma-navbat joylashtiriladi.

3,75 milliarddan 120 milliardgacha boʻlgan multimodal tokenlarni qamrab oluvchi miqyoslash eksperimentlari — eng katta byudjetda taxminan 100 000 soat tiklangan inson harakatlari bilan teng — ego-tsentrik nuqtadan inson maʼlumotlariga va Unitree G1 va Light Origins ning oʻz LightBot maʼlumotlar bazalariga moslashgandan soʻng keyingi harakatning yoʻqotilishi va butun tana posturasining xatosining kamayishini namoyish etadi.

Ishga tushirish materiallarida tilga olingan namoyishlar ushbu avvalgi tajribani LightBot va Unitree G1 ga tushirib, agʻzalamoq, muvozanatni saqlamoq, artib tozalash va narsalarni olish kabi harakatlarni bajarish uchun qoʻllaydi.

Hugging Face sahifasida dastlabki versiya Qwen3.5-4B-Base modellari daraxtida 6B hajmdagi checkpointni koʻrsatadi. Model matnli koʻrsatma qabul qiladi, qisqa fikrlash izini yaratadi va soniyada 20 kadr tezlikda butun tana harakatlari ketma-ketligini chiqaradi. Chiqish formati kadrga 138 qiymatni tashkil etadi, u asos harakati, atroflarning balandligi, burilish, 22 boʻgʻin va qoʻllar ochilishi holatlarini qamrab oladi.

Bu traektoriyalarni haqiqiy uskuna ustida qoʻllash uchun hali alohida xatti-harakat modeli yoki past darajali kontroller talab qilinadi. Light Origins Unitree G1 uchun misol yoʻlini hujjatlashtirdi, u hozirda qoʻshimcha siyosat checkpointi bilan simulyatsiyada ishlamoqda. Shuningdek, kompaniya tomonidan oʻtkazilgan RoboCasa GR-1 oshxona simulyatsiyalari natijalari haqida maʼlumot berilgan, ular 24 vazifada makrometrida 79,3% muvaffaqiyatga erishgan, garchi bu mustaqil jamoatchilik reytingi boʻlmasa ham.

Robototexnika bilan shugʻullanuvchi jamoalar uchun Light-O1-Preview tayyor operatsion tizim emas, balki litsenziyalangan harakat-prioritet yuklanadigan qatlami hisoblanadi. Ochiq ogʻirliklar laboratoriyalarga inson videokontentiga oldindan oʻqitish daʼvolarini tekshirish imkonini beradi; ammo turli tanalar orasidagi mahalliy manipulyatsion vazifalarning sifati hali ham moslashuv va kontrollerlarga bogʻliq, ular qisman maxfiylikni saqlab qoladi.

Oʻxshash hikoyalar

Light Origins LightNav-0 modelini ochdi — ochiq kodli universal navigatsiya miyasi
Batafsil
pandaily.com

Light Origins LightNav-0 modelini ochdi — ochiq kodli universal navigatsiya miyasi

Light Origins kompaniyasi LightNav-0 modelini jamoatchilikka taqdim etdi. Ushbu ixcham universal navigatsiya modeli Qwen3-VL-4B backboni asosida qurilgan va ogʻirliklar, kod, texnik hisobot hamda INSIGHT-Bench baholash toʻplami bilan birga chiqarildi.

Kompaniya bu modelni barcha vazifalarni bajarish uchun yagona token-interfeysdan foydalanadigan navigatsiya miyasi sifatida taqdim etadi: koʻrsatma izlash, ochiq lugʻatli obʼektlarni navigatsiya qilish va vizual kuzatuv. Buning uchun har bir vazifa uchun maxsus chiqish qatlami talab qilinmaydi.

Ishning asosiy qismi eʼlon qilingan miqyosdagi Real2Sim2Real jarayonidir. Maxsus maʼlumotlar dvigateli internetdan yigʻilgan 2000 dan ortiq haqiqiy sahnalarni qayta ishlanadigan simulyatorlarga aylantiradi. Keyin, koʻrish, til va harakatlar oʻzaro taʼsirining 4000 soatdan ortiq muvofiqlashtirilgan tajribasi sintezlanadi.

Oʻquv jarayoni uch bosqichda amalga oshiriladi: avvalo, fazoviy tasavvurlarni shakllantirish uchun tanlangan fikrlash bilan oʻrganish amalga oshiriladi; keyin muvofiqlashtirilgan yoʻnalishlar boʻyicha tanlangan nazoratli mayda sozlash kuzatiladi; va oxirida, siyosat oʻz xatolariga asoslanib yaxshilanishiga imkon beradigan onlayn kuchaytirish bilan oʻrganish qoʻllaniladi.

Xilma-xillikni taʼminlash uchun kamera balandligi, koʻrinish maydoni va egilish burchagi tasodifiy ravishda oʻzgartiriladi, shunda bir xil sahnalar real robotlarda har qanday mayda sozlash boshlanishidan oldin koʻplab tomosha nuqtalarini qamrab oladi.

Baholashda Light Origins monotsik RGB LightNav-0 ning birinchi shaxsdan suratga olingan versiyasi oʻn xil turli navigatsiya ssenariylarida yuqori natijalar koʻrsatayotganini maʼlum qiladi. Bu ssenariylar VLN-CE, Matterport3D/HM3D obʼektlari boʻyicha navigatsiya, HM3D-OVON va EVT-Bench kuzatuvini oʻz ichiga oladi.

Model bitta kamerali usullar orasida birinchi oʻringa ega va hatto panoramali tizimlar yoqilganda ham raqobatbardosh boʻlib qoladi. Ikki kanalli yoʻnaltirish tokenlari tasvir fazosida fazoviy niyatlarni ifodalaydi. Bundan tashqari, uch darajali harakat tokenizatori qoldiq vektor kvantlash orqali 10 qadamlik blokni santimetrlar bilan rekonstruksiya xatosi bilan dekodlaydi, bu jamoa maʼlumotlariga koʻra.

Nol bilimli namoyishlar gumanoid, toʻrt oyoqli, gʻildirakli va havo platformalarida ilgari koʻrilmagan ichki va tashqi sahnalarda, jumladan, gavjum koʻchalar boʻyicha kuzatuvda bir xil nazorat nuqtasini qoʻllash imkonini beradi.

Barcha artefaktlar GitHubʼda lightorigins/LightNav-0 va Hugging Faceʼda LightOriginsHQ/LightNav-0 manbasiz 2.0 litsenziyasi ostida ommaviy tarzda mavjud. Robototexnika bilan shugʻullanuvchi jamoalar uchun eng qimmatli jihati shunchaki yana bir VLN koʻrsatkichi emas, balki haqiqiy sahnalardan simulyatsiyaga, soʻngra heterogen tana tomon qaytishgacha boʻlgan takrorlanuvchi muvofiqlashtirish siklidir — bu teleoperatsiya va juda bogʻliq boʻlgan navigatsiya maʼlumotlarini yigʻish hajmini kamaytirishga qaratilgan boʻlib, RGB va tilning yagona interfeysini saqlab qoladi.

SAPS sunʼiy intellekt asosidagi yuzni tanish funksiyasi boʻlgan qoʻlga kiyadigan kameralarni joriy etishni rejalashtirmoqda
Batafsil
techcentral.co.za

SAPS sunʼiy intellekt asosidagi yuzni tanish funksiyasi boʻlgan qoʻlga kiyadigan kameralarni joriy etishni rejalashtirmoqda

Davlat axborot agentligi (Sita) tomonidan bu hafta eʼlon qilingan tender hujjatlariga koʻra, Janub Afrikasi politsiyasi xizmati (SAPS) oʻz xodimlarini yuzni tanish funksiyasini bajaruvchi qoʻlga kiyadigan kameralar bilan jihozlashni nazarda tutmoqda.

Bu talab RFB 3286-2026 tanlovi uchun texnik topshiriqda keltirilgan. Ushbu shartnoma uch yilga moʻljallangan va tegishli dasturiy taʼminot bilan birga «qoʻlga kiyadigan va avtomobil bord kameralarini yetkazib berish, yetkazib berish, qoʻllab-quvvatlash va texnik xizmat koʻrsatishni» nazarda tutadi. Ariza topshirishning yakuniy muddati 29-sentabr kuni soat 11:00 deb belgilangan.

Ish hajmi tavsifida ushbu yechim SAPSga «yuzni tanishni amalga oshirish va turli xil xavfsizlik platformalari bilan integratsiya qilish imkoniyatini berishi hamda ogohlantirish funksiyalariga ega boʻlishi kerak» deb koʻrsatilgan. Bu qoʻshimcha opsiya emas; tender ishtirokchilari ushbu majburiy funksional va mavzuli talablarga mos kelishini tasdiqlashlari shart, chunki ularning birortasiga javob bermaydigan ariza keyingi bosqichlarda koʻrib chiqilmaydi.

Biroq, spetsifikatsiya politsiya ushbu tizimdan aniq qanday maqsadlarda foydalanishini aniqlamaydi. Bunday tizimning ishlashini faqat foydalanuvchilarni boshqarish joyida tasvirlangan, u yerda yuzni tanish uchta usuldan biri hisoblanadi (barmoq izi skanerlash va kirish kodi bilan birga) kamerani stansiyadan chiqarish uchun, bu esa kameraning yoʻnaltirilgan obyekti emas, balki xodimni aniqlash imkonini beradi.

Avtomobil kameralari ichki AI bilan jihozlangan boʻlishi kerak, jumladan «avtomatik raqamlarni tanish» va koʻk chiroqlar, eshik ochilishi yoki toʻqnashuv tufayli boshlanadigan voqealarni aniqlash. Spetsifikatsiyada shuningdek «ichki kamera opsiyasi (yoʻlovchilarga qaratilgan)» nazarda tutilgan. Avtoparkni birlashtiruvchi video oqimlarini boshqarish dasturi «tahliliy vositalarga ega boʻlishi kerak», masalan, «harakatni aniqlash, yuzni tanish va raqamli belgilarni tanish».

Bu loyiha pozitsiyalanganidek, shunchaki hisobot berish vositasidan koʻra ambitsiyaliroq. Sud dalillarini yigʻishdan tashqari, spetsifikatsiya kameralar SAPSga oʻziga qarshi «yolgʻon fuqarolik daʼvolarini inkor etishga» imkon berishini taʼkidlaydi.

Mashhur