TG Telegram Group & Channel
Machinelearning | United States America (US)
Create: Update:

🔥 VLMgineer — когда робот сам себе конструктор

Основная идея VLMgineer - путь к роботам, которые сами изобретают нужные приборы под конкретные задачи, экономя время инженеров и расширяя границы автоматизации.

Что это
● Фреймворк, объединяющий Vision-Language-модель и эволюционный поиск.
● Полностью автоматизирует два процесса:
 1) проектирует физический инструмент;
 2) пишет пошаговый план, как этим инструментом пользоваться.

Как это работает
1️⃣ VLM получает описание задачи («забей гвоздь», «разбей лёд») и создаёт начальный эскиз инструмента + набор движений робота.
2️⃣ Симуляция проверяет, насколько успешно связка «инструмент + действие» решает задачу.
3️⃣ Эволюционный алгоритм вносит правки (меняет форму, размеры, материалы), VLM уточняет план.
4️⃣ Цикл повторяется, пока не найден оптимальный дизайн.

Никаких шаблонов и ручной настройки — всю «физическую креативность» выполняет модель.

Исследователи протестировали возможности VLMgineer по созданию инструментов и планов действий в сравнении с тремя типами участников:
• специалист по LLM
• эксперт по робототехнике
• обычный человек без технического бэкграунда

📊 Результаты:
VLMgineer показал на 64,7% более высокий средний успех выполнения задач, чем решения, предложенные людьми, скоро обещают дропнуть код проекта.

🔜 Подробнее: vlmgineer.github.io/release

@ai_machinelearning_big_data

#ai #robots #vlm

🔥 VLMgineer — когда робот сам себе конструктор

Основная идея VLMgineer - путь к роботам, которые сами изобретают нужные приборы под конкретные задачи, экономя время инженеров и расширяя границы автоматизации.

Что это
● Фреймворк, объединяющий Vision-Language-модель и эволюционный поиск.
● Полностью автоматизирует два процесса:
 1) проектирует физический инструмент;
 2) пишет пошаговый план, как этим инструментом пользоваться.

Как это работает
1️⃣ VLM получает описание задачи («забей гвоздь», «разбей лёд») и создаёт начальный эскиз инструмента + набор движений робота.
2️⃣ Симуляция проверяет, насколько успешно связка «инструмент + действие» решает задачу.
3️⃣ Эволюционный алгоритм вносит правки (меняет форму, размеры, материалы), VLM уточняет план.
4️⃣ Цикл повторяется, пока не найден оптимальный дизайн.

Никаких шаблонов и ручной настройки — всю «физическую креативность» выполняет модель.

Исследователи протестировали возможности VLMgineer по созданию инструментов и планов действий в сравнении с тремя типами участников:
• специалист по LLM
• эксперт по робототехнике
• обычный человек без технического бэкграунда

📊 Результаты:
VLMgineer показал на 64,7% более высокий средний успех выполнения задач, чем решения, предложенные людьми, скоро обещают дропнуть код проекта.

🔜 Подробнее: vlmgineer.github.io/release

@ai_machinelearning_big_data

#ai #robots #vlm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM


>>Click here to continue<<

Machinelearning







Share with your best friend
VIEW MORE

United States America Popular Telegram Group (US)