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HuggingFace的开源项目"LeRobot"近日发布了一份详尽的AI控制机器人构建指南。该指南全面涵盖了从组装、配置到训练控制机器人神经网络的整个过程。
LeRobot的联合创始人Remi Cadene表示，该项目旨在"降低AI在机器人领域的准入门槛，支持机器人领域的开源生态系统。"
这份循序渐进的指南是向更广泛的受众普及AI驱动机器人并鼓励该领域创新。指南基于Koch v1.1，这是一款开源机器人套件，其配备两个手臂，每个手臂有六个电机。该机器人可搭载一个或多个摄像头作为视觉传感器。
开源AI机器人的未来
展望未来，LeRobot计划开发一款更经济实惠的机器人，名为Moss v1。这个版本无需3D打印，两个手臂的成本仅为150美元。
Cadene向记者透露："我们希望壮大机器人社区，并展示如何利用开源技术和Hugging Face Hub快速迭代下一代机器人。"
这种方法已在AI领域证明了其成功：HuggingFace运用类似策略成为了AI模型的领先平台。随着硬件成本降低和AI模型性能提升，DIY AI机器人很可能成为AI的下一个广泛应用领域。研究人员和创新者可以方便地共享收集的数据，用于训练更优秀的AI模型并构建日益强大的机器人。
该项目还致力于开发机器人领域的"基础模型"。预计通过微调这类模型，可以改善其泛化能力，减少对训练数据的依赖。这样的模型将是向强大AI机器人迈进的重要一步，特别是如果以开源方式发布。
与此同时，谷歌和OpenAI等科技巨头也在开发用于机器人的闭源多模态基础模型。借助这些模型，机器人不仅能理解语言，还可以说话、观察、聆听，并收集关于世界的知识，从而更好地在环境中导航并识别物体。
Cadene强调："这项新技术最终将推动下一轮社会和工业进步，因此至关重要的是，它应当完全开源并造福全人类。"
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