ChatGPT вступает в ряды роботов: последнее механическое чудо от Boston Dynamics теперь умеет отвечать на вопросы

Бостон Динамикс поразил мир новым роботизированным чудом! Теперь их последний робот способен не только ходить и прыгать, но и общаться со всеми вокруг. Впечатляющая комбинация технологий и искусственного интеллекта!

 Boston Dynamics' latest creation, ChatGPT, is a robotic marvel that can engage in conversation. This advancement allows the robot to respond and interact with humans. The technology enhances its capabilities and brings it closer to integrating into our daily lives.

В революционном развитии инженерная компания Boston Dynamics интегрировала ChatGPT, сложную модель языка, разработанную OpenAI, в одного из своих удивительных роботов, Spot. Этот собачий компаньон теперь оснащен возможностью проводить экскурсии по зданию, предоставляя содержательные комментарии к каждому экспонату в пути.

Spot претерпел замечательное преобразование, теперь обладая выбором характерных личностей. В зависимости от выбранной персоны, голос, тон и персонализированные замечания робота соответствующим образом адаптируются.

Для восприятия окружающей среды Spot использует модели визуального вопросно-ответного (VQA), способные генерировать подписи к изображениям и давать краткие ответы на вопросы о них. Эти визуальные данные обновляются примерно раз в секунду и передаются системе в виде текстового запроса.

Коммуникативные возможности Spot также были усовершенствованы путем добавления специально разработанного вибрационно-устойчивого крепления для динамика Respeaker V2, микрофона с кольцевым массивом светодиодов. Это инновационное оборудование без проблем интегрируется с грузом EAP 2 Spot через USB.

Управление роботом осуществляется с помощью внешнего компьютера, настольного ПК или ноутбука, который общается с Spot через его набор инструментов разработки программного обеспечения (SDK). Был разработан простой сервис Spot SDK для облегчения аудио-коммуникации с EAP 2.

Что касается устных ответов, Spot полагается на сервис текста в речь ElevenLabs. Для оптимизации времени ответа инженеры разработали систему, в которой текст передается инструменту параллельно в виде “фраз”, а полученный аудио-файл воспроизводится последовательно.

Добавив немного характера, Spot теперь обладает возможностями мимики. Он может определить и отслеживать движущиеся объекты, что позволяет определить местоположение ближайшего человека и ориентировать свою руку на него. Чтобы создать игривый эффект, к сгенерированной речи был применен фильтр нижних частот, имитирующий движение рта куклы. Этот эффект дополняется комическими костюмами на захвате и наклеенными глазками.

Один из самых интересных аспектов этого эксперимента заключается в врожденной логике ИИ, которая требовала минимальной настройки. Когда Spot был спрошен о своих “родителях”, он удивительным образом переместился в место, где находились его предшественники, с юмором объявив их своими “старшими”. Это свидетельствует о способности модели устанавливать статистические связи между концепциями без подразумевания сознания.

Однако стоит отметить, что демонстрация имеет свои ограничения. Spot, как и многие языковые модели, иногда может испытывать галлюцинации, генерируя фиктивную информацию. Интересным примером этого явления является статья, рассказывающая о городе, вдохновленном игрой Sims, населенном ИИ-агентами. Кроме того, есть небольшая задержка в ответах, и пользователи иногда испытывают ожидание около шести секунд.

Несмотря на эти незначительные проблемы, этот проект является значительным шагом вперед в исследованиях на пересечении робототехники и ИИ. Boston Dynamics нацелена на дальнейшее исследование этого соединения технологий с целью улучшения робототехнической производительности в средах, ориентированных на человека. Это многообещающее начинание имеет потенциал изменить способ взаимодействия с машинами и открыть новую эру интеллектуального партнерства.

Оригинальная статья: ChatGPT Takes a Walk on the Robotic Side: Boston Dynamics’ Latest Mechanical Marvel Now Talks Back.

Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@flycode.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подписывайтесь на наш Telegram-канал t.me/flycodetelegramru.

Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от flycode.ru/aisales, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте flycode.ru

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • СуперBPE: Новые Горизонты Токенизации для Языковых Моделей

    Введение в проблемы токенизации Языковые модели сталкиваются с серьезными проблемами при обработке текстовых данных из-за ограничений традиционных методов токенизации. Текущие токенизаторы делят текст на токены словарного запаса, которые не могут пересекаться с пробелами,…

  • TXAGENT: Искусственный интеллект для точной медицины и рекомендаций по лечению

    Введение в TXAGENT: Революция в прецизионной терапии с помощью ИИ Прецизионная терапия становится все более важной в здравоохранении, так как она настраивает лечение в соответствии с индивидуальными профилями пациентов. Это позволяет оптимизировать результаты…

  • TULIP: Новый подход к обучению для улучшения понимания визуальных и языковых данных

    TULIP: Новая Эра в Понимании Языка и Визуальных Изображений Введение в Контрастное Обучение Недавние достижения в искусственном интеллекте значительно улучшили связь между визуальным контентом и языком. Модели контрастного обучения, связывающие изображения и текст…

  • Революция в локализации кода: решения на основе графов от LocAgent

    Преобразование обслуживания программного обеспечения с помощью LocAgent Введение Обслуживание программного обеспечения является важной частью жизненного цикла разработки, где разработчики регулярно исправляют ошибки, добавляют новые функции и улучшают производительность. Ключевым аспектом этого процесса является…

  • LocAgent: Революция в локализации кода с помощью графового ИИ для обслуживания ПО

    Улучшение обслуживания программного обеспечения с помощью ИИ: случай LocAgent Введение в обслуживание программного обеспечения Обслуживание программного обеспечения — это важный этап в жизненном цикле разработки программного обеспечения. На этом этапе разработчики возвращаются к…

  • Инновации в обработке языка с помощью ИИ: новые возможности для бизнеса

    Преобразование обработки языка с помощью ИИ Понимание проблем обработки языка Обработка языка – это сложная задача, требующая учета многомерности и контекста. Исследования в области психолингвистики сосредоточены на определении символических характеристик различных языковых областей.…

  • Надежный ИИ для Обслуживания Клиентов: Решения и Принципы

    Улучшение Надежности ИИ в Обслуживании Клиентов Проблема: Непостоянная Производительность ИИ в Обслуживании Клиентов Большие языковые модели (LLMs) показывают многообещающие результаты в роли обслуживания клиентов, но их надежность как независимых агентов вызывает серьезные опасения.…

  • Создание разговорного исследовательского помощника с использованием технологии RAG

    Создание Разговорного Исследовательского Ассистента Введение Технология Retrieval-Augmented Generation (RAG) улучшает традиционные языковые модели, интегрируя системы поиска информации. Это позволяет создавать разговорных исследовательских ассистентов, которые точно отвечают на запросы, основанные на конкретных базах знаний.…

  • Беспристрастное обучение с подкреплением для улучшения математического мышления в больших языковых моделях

    Практические бизнес-решения Организации, стремящиеся использовать ИИ, могут реализовать следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности и снижения затрат. Это может включать обработку данных, ответы на часто…

  • Fin-R1: Прорыв в финансовом ИИ

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) в финансовом секторе продолжает развиваться, предлагая новые решения для улучшения бизнес-процессов. Система Fin-R1, специализированная модель ИИ, способна решить многие проблемы, связанные с финансовым анализом и принятием решений. Проблемы в…

  • SWEET-RL: Прорыв в обучении многоходовых языковых агентов

    Практические бизнес-решения с использованием SWEET-RL Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) становятся мощными автономными агентами, способными выполнять сложные задачи. Их применение в бизнесе может значительно повысить эффективность процессов. Решение…

  • RD-Agent: Революция в автоматизации НИОКР с помощью ИИ

    Преобразование НИОКР с помощью ИИ: Решение RD-Agent Значение НИОКР в эпоху ИИ НИОКР играет ключевую роль в повышении производительности, особенно в условиях, когда доминирует ИИ. Традиционные методы автоматизации НИОКР часто не справляются с…

  • Современные аудиомодели OpenAI для синтеза речи и транскрипции в реальном времени

    Улучшение взаимодействия с аудио в реальном времени с помощью передовых аудиомоделей OpenAI Введение Быстрый рост голосовых взаимодействий на цифровых платформах повысил ожидания пользователей к бесшовным и естественным аудиоопытам. Традиционные технологии синтеза речи и…

  • Инновационные решения для управления катастрофами с использованием ИИ

    Практические бизнес-решения для управления бедствиями с использованием ИИ Использование ИИ для управления бедствиями Инновационное применение модели глубокого обучения ResNet-50 от IBM позволяет организациям быстро анализировать спутниковые изображения для определения и классификации зон, пострадавших…

  • Запуск MoshiVis: Открытая модель речевого взаимодействия с изображениями

    Преобразование бизнеса с помощью MoshiVis Проблемы традиционных систем Традиционные системы взаимодействия с речью и визуальным контентом часто имеют недостатки, такие как задержки и неспособность учитывать эмоциональные сигналы. Это особенно важно для пользователей с…

  • NVIDIA Dynamo: Библиотека для ускорения и масштабирования ИИ моделей

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество возможностей для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности. Вот практические решения на основе технологий, таких как NVIDIA Dynamo, которые могут улучшить результаты бизнеса и…

  • Создание семантической поисковой системы с использованием Sentence Transformers и FAISS

    Построение семантической поисковой системы Понимание семантического поиска Семантический поиск улучшает традиционное сопоставление ключевых слов, понимая контекстное значение поисковых запросов. Это позволяет бизнесу улучшить пользовательский опыт и процесс извлечения информации. Реализация семантической поисковой системы…

  • Эффективная интеграция знаний в большие языковые модели с KBLAM

    Улучшение больших языковых моделей с помощью KBLAM Введение в интеграцию знаний в LLM Большие языковые модели (LLM) обладают выдающимися способностями к рассуждению и знанию. Однако им часто не хватает дополнительной информации для заполнения…