🚀 𝗞𝗮𝗿𝘀̧ı𝗻ı𝘇𝗱𝗮 𝗔𝘅𝗶𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗮𝘀𝗲𝘁 𝗩𝟭! Ölçeklenebilir robotik manipülasyon için geliştirdiğimiz yeni simülasyon veri seti yayında.
Gürültülü ve kitle kaynaklı (crowdsourced) simülasyon verileri, fiziksel robot ön eğitimini (embodied pretraining) gerçekten destekleyebilir mi?
💡 Evet, yeterli kapsam ve çeşitlilik sağlandığında bu tamamen mümkün.
📈 AXIS Dataset V1 üzerindeki sürekli ön eğitim (continual pretraining), LIBERO-Plus'ta π0.5 performansını %83.9'dan %88.8'e çıkarıyor.
Daha da önemlisi, ön eğitim verisi tüm veri setinin %25'inden %100'üne doğru ölçeklendikçe performans da belirgin bir doygunluk noktasına ulaşmadan istikrarlı bir şekilde artmaya devam ediyor.
🤝 Bu harika çalışma, aşağıdaki kurumlardan değerli araştırmacıların iş birliğiyle geliştirildi: @GeorgiaTech@UCBerkeley@TAMU@JohnsHopkins@Penn@UMich@NUSingapore@NTUsg
Türk topluluğuna güzel bir haber! 🇹🇷
Türkiye topluluğumuz artık @axisrobotics tarafından resmî olarak onaylandı. Axis Robotics Türkiye’nin X ve Telegram hesapları, ekip onayıyla birlikte aktif.
Amacımız; faydalı bir topluluk oluşturmak, projedeki gelişmeleri takip etmek, önemli ve güncel gelişmeleri sizlerle paylaşmak ve Türk topluluğunun katkılarını çeşitli etkinliklerle görünür kılmak. @axisrobotics ekibine desteklerinden ve katkılarından dolayı teşekkür ederiz.
🤝 Bu güzel başlangıcı kutlamak için 15 adet kod dağıtıyoruz.
Katılım şartları:
✅@axisroboticsTR takip
✅Robotlarla arası iyi olan bir arkadaşın varsa etiketle.
✅RT like.
Koşulları tamamlayanlar arasından 15 kişi rastgele seçilecektir.
Projeye ait güncel gelişmeleri, etkinlikleri ve önemli duyuruları DC TR, x ve resmî Telegram kanalımızdan paylaşacağız.
TG: https://t.co/2p4rDu45Nt 🇹🇷
DC:https://t.co/jh6wWsM56p
🚀 𝗞𝗮𝗿𝘀̧ı𝗻ı𝘇𝗱𝗮 𝗔𝘅𝗶𝘀 𝗗𝗮𝘁𝗮𝘀𝗲𝘁 𝗩𝟭! Ölçeklenebilir robotik manipülasyon için geliştirdiğimiz yeni simülasyon veri seti yayında.
Gürültülü ve kitle kaynaklı (crowdsourced) simülasyon verileri, fiziksel robot ön eğitimini (embodied pretraining) gerçekten destekleyebilir mi?
💡 Evet, yeterli kapsam ve çeşitlilik sağlandığında bu tamamen mümkün.
📈 AXIS Dataset V1 üzerindeki sürekli ön eğitim (continual pretraining), LIBERO-Plus'ta π0.5 performansını %83.9'dan %88.8'e çıkarıyor.
Daha da önemlisi, ön eğitim verisi tüm veri setinin %25'inden %100'üne doğru ölçeklendikçe performans da belirgin bir doygunluk noktasına ulaşmadan istikrarlı bir şekilde artmaya devam ediyor.
🤝 Bu harika çalışma, aşağıdaki kurumlardan değerli araştırmacıların iş birliğiyle geliştirildi: @GeorgiaTech@UCBerkeley@TAMU@JohnsHopkins@Penn@UMich@NUSingapore@NTUsg