Fable 5.2 "Crash" Ant Lingbo 触覚モデル、CEO Zhu Xing: 2 種類のモデルのコラボレーションにより、具現化産業の成熟が加速します。
Claude Fable 5.2 がリリースされたのと同じ 11 月 10 日、Ant Lingbo Technology は基本的な触覚モデル LingBot-Touch をオープンソース化しました。デジタル世界の一般的な大規模モデルと閉ループ物理操作の具体化された基本モデルが同日公開されました。これら 2 つの技術的ルートの関係は、身体化インテリジェンス業界における現在の議論の焦点です。 Ant Lingbo 氏の見解では、一般的な大型モデルと具現化された基本モデルは 1+1>2 の相乗関係に近いものです。前者はタスクと環境の理解と推論を強化し、後者は物理的知覚と閉ループ操作能力を補完します。この 2 つが連携して初めて、身体化産業の成熟を共同で加速させることができます。オープンソースの LingBot-Touch は、5,000 時間近い実際の触覚データの事前トレーニングに基づいており、磁気触覚、視覚触覚、ピエゾ抵抗という 3 つの主流センシング原理をカバーしています。さまざまな信号を、さまざまな器用な手や動作モデルで使用できる同じ一連の触覚表現に変換することができ、ロボットが「明確に見て明確に考える」ことができると同時に、微細な操作に必要な触覚をさらに補完することができます。これまで、Ant Lingbo のユニバーサル ブレインは、高精度の空間認識、高度に動的な環境インタラクション、一般化可能な器用な操作をカバーしてきました。今回、LingBot-Touch が LingBot-VLA に接続され、センシング機能が「指先」まで拡張され、ロボットの「タッチがより敏感」になり、ネイティブの万能脳の手と目の調整能力がさらに向上しました。 26 回の実機テストにより、タスクの成功率は 14 ～ 26 パーセントポイント増加しました。汎用の大型モデルが進化し続けるにつれて、複雑なタスクを理解し、操作手順を推論するロボットの能力が向上しています。しかし、現実の物理世界では、ロボットが動作を実行するたびに、物体や環境の変化を感知し、次の動作を修正する必要があります。多くの繊細な作業において、ロボットは物体の位置を明確に認識できます。
Fable 5.2 "Crash" Ant Lingbo 触覚モデル、CEO Zhu Xing: 2 種類のモデルのコラボレーションにより、具現化産業の成熟が加速します。
Claude Fable 5.2 がリリースされたのと同じ 11 月 10 日、Ant Lingbo Technology は基本的な触覚モデル LingBot-Touch をオープンソース化しました。デジタル世界の一般的な大規模モデルと閉ループ物理操作の具体化された基本モデルが同日公開されました。これら 2 つの技術的ルートの関係は、身体化インテリジェンス業界における現在の議論の焦点です。 Ant Lingbo 氏の見解では、一般的な大型モデルと具現化された基本モデルは 1+1>2 の相乗関係に近いものです。前者はタスクと環境の理解と推論を強化し、後者は物理的知覚と閉ループ操作能力を補完します。この 2 つが連携して初めて、身体化産業の成熟を共同で加速させることができます。オープンソースの LingBot-Touch は、5,000 時間近い実際の触覚データの事前トレーニングに基づいており、磁気触覚、視覚触覚、ピエゾ抵抗という 3 つの主流センシング原理をカバーしています。さまざまな信号を、さまざまな器用な手や動作モデルで使用できる同じ一連の触覚表現に変換することができ、ロボットが「明確に見て明確に考える」ことができると同時に、微細な操作に必要な触覚をさらに補完することができます。これまで、Ant Lingbo のユニバーサル ブレインは、高精度の空間認識、高度に動的な環境インタラクション、一般化可能な器用な操作をカバーしてきました。今回、LingBot-Touch が LingBot-VLA に接続され、センシング機能が「指先」まで拡張され、ロボットの「タッチがより敏感」になり、ネイティブの万能脳の手と目の調整能力がさらに向上しました。 26 回の実機テストにより、タスクの成功率は 14 ～ 26 パーセントポイント増加しました。汎用の大型モデルが進化し続けるにつれて、複雑なタスクを理解し、操作手順を推論するロボットの能力が向上しています。しかし、現実の物理世界では、ロボットが動作を実行するたびに、物体や環境の変化を感知し、次の動作を修正する必要があります。多くの繊細な作業において、ロボットは物体の位置を明確に認識できます。
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