الوصف
أوديسي هو مختبر ذكاء اصطناعي رائد في تطوير نماذج عالمية عامة، وهي أنظمة سببية ومتعددة الوسائط مصممة لفهم وتكرار العالم. تتعلم هذه النماذج الفيزياء والديناميات والسبب والنتيجة والسلوكيات البشرية التي تشكل واقعنا، مما يوفر أساسًا مشتركًا للروبوتات والذكاء الاصطناعي والبشر لاستكشاف الأفكار وابتكارها واختبارها ضمن بيئات محاكاة.
قراءة المزيد
أوديسي-3، أقوى نموذج عالمي أساسي في المختبر، يحقق تقدمًا في دقة الفيزياء. إنه قادر على التحكم في الروبوتات، وقيادة المركبات، وقيادة الطائرات بدون طيار، وتدريب الذكاء الاصطناعي، ولعب ألعاب الفيديو. من خلال الاعتماد على فهم متعلم للفيزياء والحركة والسبب والنتيجة، يعمل أوديسي-3 في كل من العوالم الفيزيائية والافتراضية، مما يتطلب بيانات تجريبية أقل بكثير لكل مهمة مقارنة بالأنظمة السابقة.
نموذج العالم متعدد الوكلاء في المختبر، أغورا-2، يمكّن عدة مشاركين - سواء كانوا بشرًا أو ذكاءً اصطناعيًا - من المشاركة والتفاعل ضمن نفس محاكاة العالم في الوقت الحقيقي. يدعم هذا النموذج التعلم المعزز، مما يسمح للوكلاء بالتعلم من منهجهم الخاص ضمن حلقة تدريب واحدة.
يتم دعم عمل أوديسي من خلال جمع 310 مليون دولار في جولة التمويل من السلسلة ب، بهدف تسريع تكنولوجيا محاكاة العالم. يتعاون المختبر مع قادة الصناعة مثل فليكسون وبوك وويغل لتقييم وتعزيز قدرات نماذجه عبر بيئات ومهام مختلفة.
تهدف أوديسي إلى أتمتة الأعمال الفيزيائية المعقدة، والمساعدة في المهام اليومية، وتسريع التجارب في العلوم والهندسة. يعتقد المختبر أن نماذجه العالمية ستغير كيفية تطور الذكاء، مما يولد بيئات يتعلم فيها الوكلاء المستقبليون وينمون خارج حدود البيئات التي تم إنشاؤها يدويًا.
- الفئةمنصّات تعلّم الآلة
- نموذج التسعيرتواصل مع المبيعات
- النشرسحابي
- المنصاتالويب
الميزات الأساسية لـ أوديسي
نماذج عالمية أساسية
محاكاة عالم متعددة الوكلاء
قدرات القيادة الذاتية
تحكم في الروبوتات
قيادة الطائرات بدون طيار
تفاعل ألعاب الفيديو
بيئات تدريب الذكاء الاصطناعي
إطار التعلم المعزز
كيفية استخدام أوديسي؟
الحصول على وصول API: طلب الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بأوديسي
التعلم من العالم: بناء المعرفة حول الحركة والفيزياء
إنشاء بيئات: إنشاء بيئات تفاعلية للذكاء الاصطناعي
تقييم النماذج: اختبار النماذج في سيناريوهات متنوعة
حالات استخدام أوديسي
- تحكم في الروبوتات
- القيادة الذاتية
- تنقل الطائرات بدون طيار
- تدريب الذكاء الاصطناعي
- تفاعل الألعاب
