一助狠人攒的机械人公司浮出水面背靠OpenAI拿下7000万美元融资

2024-03-14

　　第三位拉拢创始人 Chelsea Finn 是斯坦福大学打算机科学和电气工程系的助理教学，也曾是 Google Brain 团队的一员，商量有趣齐集正在呆板人和其他智能体奈何通过研习变得更聪敏。

　　公司拉拢创始人兼 CEO Karol Hausman 曾是 Google DeepMind 资深商量科学家，也是斯坦福大学兼职教学。不正在谷歌调试呆板人时，他会正在斯坦福大学教学深度加强研习课程。

　　另一位拉拢创始人 Sergey Levine 是加州大学伯克利分校电气工程和打算机科学系副教学，斯坦福打算机科学博士。Sergey Levine 曾正在谷歌使命，时候睹证了 AlphaGo 击败中邦顶尖围棋选手柯洁。他的商量有趣齐集正在教化呆板人“自学成才”，研发算法助助智能体通过研习一直负责更为杂乱的作为工夫，格外是找到一种通用的手段。

　　出名投资人 Lachy Groom 也是该公司拉拢创始人之一。他曾是 Stripe 的早期员工。“我以为，人们用人形呆板人构修的东西真的很酷，”他正在领受采访时说到，“但从底子上让人类兴味的是大脑，不是硬件。咱们制的是终极通才。”

　　篡夺大脑局限权的斗争越来越激烈了。又是一家要做呆板人“大脑”的公司，固然官网都没做好，但已拿到7000万美元投资，征求OpenAI的钱。

　　PI 并没有吐露奈何战胜这个题目。该公司拉拢创始人暗示，他们不会缔制本身的硬件，而是置备各式差别呆板人，并正在这些硬件上面操练他们的底子模子。该公司也暗示，方针是创修迄今为止最大的呆板人数据集。

　　“实际地说，告竣方针需求历久、用心地商量。” Levine 说，“ 但有足够迹象标明，正在实际全邦中运用呆板人的最大繁难是能够被管理掉的。”

　　。原由也差不众，大师不情愿 AI 的壮大发展仅中断正在比特全邦，物理全邦也要“合伙充分”。为此，他们抉择管理此中最难、也最有影响力的题目——智能。也即是说，为物理全邦打制一个“底子模子（ LLMs ）”、“大脑”，但用于局限呆板人，教会任何呆板人竣事各式义务（乃至征求现正在还不存正在的义务）。

　　对付来自特斯拉 Optimus、Figure AI 等人形呆板人公司，谷歌），Sergey Levine 正在领受采访时暗示，“众年来，咱们不断勉力于管理呆板人 AI 的挑衅，并开采出分析决题目的新步骤，这些手段仍旧将敌手掷正在了死后。”

　　寥寥数句，弘愿立现。......开采底子模子和研习算法，为这日的呆板人以及另日的物理修造供应动力。”

　　过去几年里，商量职员公布了一系列论文闪现了呆板人奈何从言语和图像 AI 模子中得回新的智力水准。好比，恳求呆板臂系鞋带，它能够先试着搞理解鞋子和鞋带是什么，以及系好鞋带的须要音信。这是一个好的初阶，但硬件个别还需求一段时光的操练材干真将鞋带系好。这也不断是个挑衅 —— 竣事义务时光越长，意味着时光和金钱本钱越高。

　　第四位拉拢创始人 Brian Ichter 也曾是 Google Brain 的商量科学家，正在呆板人团队使命，斯坦福大学博士。商量有趣是助助搬动呆板人通过研习加强实际情况中的义务施行本事。

　　“字数越少，事件越大” 用来状貌这家呆板人 AI 公司的初度亮相再适合但是。

　　过去几年，Sergey Levine 和 Hausman 竣事了极少开创性的呆板人商量使命。Sergey Levine 说，他们的方针是构修通用呆板人模子：就像NLP相同LLMs，但用于呆板人局限。这并阻挡易，为此，他们需求以史无前例的范围搜聚呆板人数据、举办算法改正、操练非凡大的模子，并为从呆板人局限到大范围 VLM 操练找到制造性的管理计划。

　　Quan Vuong 的商量范畴征求深度加强研习、打算机视觉、呆板人工夫。攻读博士学位时候也正在 Google Brain 的呆板人团队实践过。

　　其他两名公然的团队成员另有斯坦福大学博士 Suraj Nair 以及目前是加州大学圣地亚哥分校四年级博士生的 Quan Vuong。

　　新公司名叫 Physical Intelligence（简称 PI，同 π ），掀开官网的一瞬还认为本身误入某位标准员的一面博客：

　　换做别人，如斯巨大的愿景或许会被嗤乐，但他们不会。看完接下来的团队成员名单，许众人会以为他们的气力配得上野心。结果一段叩谢名单也佐证了这一点。征引一位熟识这家公司投资人人士的讯息，PI 仍旧从 Thrive Capital 、Open AI、红杉本钱、Greenoaks Capital Parners 、Lux Captital 和 Khosla Ventures （绝大大批都闪现正在了叩谢名单中）那里筹集了 7000 万美元。

　　Hausman 紧要商量有趣是助助呆板人正在实际情况中得回通用工夫，比来这方面的有名商量成就 RT-X、RT-2 背后都能够看到他的身影。Hausman 将本身的商量分为三个个别：深度呆板人研习、交互式和主动感知，现正在全部埋头于第一个。比来，他非凡热衷于商量呆板人决定的底子模子。

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