Reward AI lanza OM-1 para ejecutar una sola política en distintos cuerpos robóticos
La empresa derivada de robótica de Stanford dice que su modelo aprende a partir de demostraciones humanas con dispositivos portátiles, sin teleoperación ni datos de entrenamiento de robots.
By Ryan Merket · Published
Primary source: Reward AI on X
Por qué importa
OM-1 apunta al reinicio de datos que sigue a cada nuevo diseño de robot. Reutilizar demostraciones humanas entre distintos hardware podría reducir el tiempo de despliegue y convertir los datos de manipulación en un activo duradero.
Reward AI cofundadores Zipeng Fu (@zipengfu) y Chen Wang (@chenwang_j) lanzaron OM-1 el 14 de septiembre, presentando un modelo fundacional para robots que puede controlar brazos de mesa, sistemas industriales y humanoides sin ajuste fino específico para cada robot.…
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