커뮤니티에서 자주 받는 질문 중 하나는 바로 이것입니다
"제가 생성한 데이터는 실제로 어디에 사용되나요?"
이번 주에는 여러분의 참여추세가
어떻게 모델 학습과 인프라 구축에 활용되고 있는지 직접 보여드리겠습니다
1.베타 데이터 처리 및 모델 학습
이번 주에는 베타 테스트를 통해 수집된 데이터를 처리하고,
해당 궤적을 기반으로 모델 학습 반복 작업을 시작했습니다
이번 데이터 배치에 대한 최우선 과제는 엄격한 검증입니다
데이터 품질, 궤적 일관성을 테스트하고 다양한 작업 환경에서 초기 학습 성능을 평가할 예정입니다
이 베타 데이터를 성공적으로 처리했다는 것은 매우 중요한 의미를 가집니다
이는 우리의 인프라가 매우 다양한 데이터 분포를 안정적으로 처리할 수 있음을 보여주며,
향후 범용 로봇 모델의 사전학습을 위한 기반을 마련하는 핵심 단계이기도 합니다
2. 작업 내 랜덤화 강화
물리적 AI가 현실 세계의 예측 불가능성에 더 잘 대응할 수 있도록,
이번 주에는 여러 작업 카테고레 전반에 걸쳐 작업 내 무작위화 기능을 한층 더 강화 했습니다
이번 업데이트에는
더 넓은 범위의 파라미터 변화와,
시뮬레이션 엔진 내에서의 더욱 다양한 환경 조건이 포함되어 있습니다
이러한 개선 사항은 특히 후속 모델 학습에서 데이터의 전반적인 견고성과 일반화 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다
여러분이 기록하는 모든 궤적은 Machine Economy를 구축하는 하나의 중요한 블록이 됩니다
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