Human Archive, стартъп, основан от изследователи от Berkeley и Stanford, разработва нов метод за снабдяване на сектора на изкуствения интелект с основни ресурси. Компанията се фокусира върху събирането на физически тренировъчни данни от реалния свят — стока, която лабораториите по AI и роботика в момента се стремят да придобият. Тези данни са от жизненоважно значение за разработването на усъвършенствани роботизирани системи и AI модели.
За събирането на тази информация стартъпът заплаща на гиг работници в India. Процесът на събиране на данни включва носенето от тези работници на шапки с камери и сензорни устройства. Това специализирано оборудване улавя физическите движения и взаимодействията с околната среда, необходими за обучението на сложни алгоритми.
Използвайки гиг икономиката на India, Human Archive се стреми да запълни пропастта между човешкото физическо поведение и изискванията за машинно обучение. Участието на изследователи от Berkeley и Stanford подчертава техническата основа на компанията. Докато лабораториите се конкурират за създаването на по-добри роботи, данните, събрани от тези работници, ще служат като основополагащ материал за обучението на роботите в света.
Ние не оценяваме истината. Премахваме пристрастието и ви показваме кои перспективи са отразили историята. Вие решавате.
Прочетете оригиналното отразяване
💬 Коментари
📜 Правила за коментари