El elevado coste de los datos de entrenamiento para robots: Nvidia vuelve a dar un golpe sobre la mesa.
Según los informes, Nvidia ha abierto el código de su motor de datos Flora y afirma que ha reducido el coste de etiquetar vídeos de robots de unos 88 dólares a unos 72 centavos, lo que supuestamente lo hace unas 125 veces más barato que el método GPT-6 Astra. El proceso, a grandes rasgos, consiste en dividir el vídeo en segmentos temporales, describir las acciones y luego evaluar la ejecución y los resultados. Ya se ha utilizado para entrenar GR00T y, según se afirma, puede etiquetar hasta unas 200.000 horas de vídeo al día con una gran cantidad de GPU.
Cómo interpretarlo: abrir el acceso reduce las barreras, pero para que funcione en la práctica habrá que comprobar si la calidad del etiquetado y las mejoras en los modelos posteriores están a la altura de lo prometido. Si se alivia el cuello de botella de los datos en robótica e inteligencia incorporada, también cambiará el ritmo del entrenamiento. Primero, hay que estar atentos a los benchmarks reproducibles y no quedarse solo con el titular de «125 veces más barato».
#Nvidia #Flora #机器人 #CódigoAbierto
Según los informes, Nvidia ha abierto el código de su motor de datos Flora y afirma que ha reducido el coste de etiquetar vídeos de robots de unos 88 dólares a unos 72 centavos, lo que supuestamente lo hace unas 125 veces más barato que el método GPT-6 Astra. El proceso, a grandes rasgos, consiste en dividir el vídeo en segmentos temporales, describir las acciones y luego evaluar la ejecución y los resultados. Ya se ha utilizado para entrenar GR00T y, según se afirma, puede etiquetar hasta unas 200.000 horas de vídeo al día con una gran cantidad de GPU.
Cómo interpretarlo: abrir el acceso reduce las barreras, pero para que funcione en la práctica habrá que comprobar si la calidad del etiquetado y las mejoras en los modelos posteriores están a la altura de lo prometido. Si se alivia el cuello de botella de los datos en robótica e inteligencia incorporada, también cambiará el ritmo del entrenamiento. Primero, hay que estar atentos a los benchmarks reproducibles y no quedarse solo con el titular de «125 veces más barato».
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