RLWRLD, стартап в области робототехнического ИИ с поддержкой LG Electronics, представил RLDX-1 — базовую модель, предназначенную для роботизированных кистей с пятью пальцами в промышленных приложениях, сообщает RLWRLD. Компания опубликовала веса модели, код и техническую документацию на GitHub и Hugging Face.
Спецификации модели и результаты
RLDX-1 объединяет возможности компьютерного зрения и языка с управлением роботизированными движениями, утверждает RLWRLD. Компания заявила, что RLDX-1 по итогам нескольких бенчмарков превзошла конкурирующие робототехнические модели от Nvidia и Physical Intelligence. В настоящее время RLWRLD работает более чем с 10 корейскими и японскими компаниями над робототехническими проектами.
Финансирование и стратегическое позиционирование
RLWRLD привлекла около 41 млн долларов США в ходе раундов Seed 1 и Seed 2, сообщается в заявлении RLWRLD. Среди инвесторов на этапе Seed — LG Electronics, CJ Logistics (компания в сфере цепочек поставок и доставки) и Mitsui Chemicals (японский производитель химической продукции), говорится в сообщении RLWRLD.
Основатель Чон-хи Рю (Jung-hee Ryu) — серийный предприниматель. Его ранняя компания Olaworks, корейский стартап в области компьютерного зрения, была приобретена Intel в 2012 году. RLWRLD заявила, что это стало первым приобретением Intel корейского стартапа.
Компания была основана в 2024 году, опираясь на стратегию, построенную на производственной силе Кореи и Японии. RLWRLD решила сосредоточиться на базовых моделях для робототехники, а не выходить на переполненный рынок больших языковых моделей (LLM).
Стратегия промышленного внедрения
RLWRLD заявила, что инвесторская сеть компании обеспечивает реальные площадки для работы и деловые связи, которые поддерживают сбор данных и развертывания. Компания обучает базовые модели непосредственно в действующих промышленных операциях через эту сеть, говорится в сообщении RLWRLD. По словам компании, это создает собственное преимущество реальных данных по сравнению с моделями, которые создаются в основном в лабораторных условиях.
RLWRLD выстраивает партнерства с производителями роботов, включая Rainbow Robotics — южнокорейскую робототехническую компанию, сообщает RLWRLD. Подход компании делает акцент на внедрении моделей в регионах с глубокими компетенциями в производстве, а не на разработке робототехнических решений в изоляции.
Отказ от ответственности: Информация на этой странице может поступать от третьих лиц и не отражает взгляды или мнения Gate. Содержание, представленное на этой странице, предназначено исключительно для справки и не является финансовой, инвестиционной или юридической консультацией. Gate не гарантирует точность или полноту информации и не несет ответственности за любые убытки, возникшие от использования этой информации. Инвестиции в виртуальные активы несут высокие риски и подвержены значительной ценовой волатильности. Вы можете потерять весь инвестированный капитал. Пожалуйста, полностью понимайте соответствующие риски и принимайте разумные решения, исходя из собственного финансового положения и толерантности к риску. Для получения подробностей, пожалуйста, обратитесь к
Отказу от ответственности.
Связанные статьи
США и Китай намерены запустить официальный диалог по безопасности ИИ, которым будут руководить чиновники Казначейства
Сообщается, что Соединенные Штаты и Китай готовятся запустить официальный диалог по безопасности ИИ, нацеленный на создание механизмов антикризисного управления в рамках их технологического соперничества. Делегацию США будет возглавлять министр финансов Скотт Бессент, а Китай представит вице
GateNews5м назад
DeepMind AlphaEvolve междисциплинарные результаты: умножение матриц 4×4 обновило рекорд Страссена 1969 года, обучение Gemini ускорилось на 1%
Google DeepMind 7 мая (по американскому времени) опубликовала отчёт о междисциплинарных результатах AlphaEvolve. Официальный блог DeepMind подводит итоги конкретных достижений AlphaEvolve с момента запуска: найден метод умножения 4×4 комплексных матриц, который лучше алгоритма Strassen 1969 (48 умножений скаляров), совместно с математиками, включая Терренса Тао (Terence Tao), решены несколько математических трудных задач по Эрдёшу (Эрдős), сэкономлено 0,7% мировых вычислительных ресурсов для дата-центров Google, ключевое ускорение kernel при обучении Gemini увеличено на 23%, а общее время обучения Gemini сокращено на 1%.
Архитектура: Gemini Flash — широкомасштабный поиск + Gemini
ChainNewsAbmedia38м назад
OpenAI Codex запускает расширение для Chrome: можно тестировать Web App в браузере, получать Context между страницами, работать параллельно
OpenAI 7 мая (по американскому времени) опубликовала Chrome-расширение для Codex, позволяющее Codex-кодирующим агентам работать прямо в браузере Chrome на macOS и Windows. Официальная документация OpenAI по Codex поясняет, что расширение даёт Codex возможность тестировать web app, получать контекст на нескольких вкладках, использовать Chrome DevTools и выполнять другие задачи параллельно — при этом оно не перехватывает управление браузером пользователя. OpenAI также сообщила, что еженедельно активные пользователи Codex превысили 4 миллиона, что в 8 раз больше по сравнению с началом года.
Что можно делать внутри браузера: тестировать web app, получать контекст между вкладками, использовать DevTools
Chrome-расширение
ChainNewsAbmedia41м назад
OpenAI выпускает GPT-Realtime-2: переносит рассуждения GPT-5 в голосовых агентов, контекст увеличен до 128K
OpenAI 7 мая (по американскому времени) на конференции для разработчиков представила три новых Realtime-модели: GPT-Realtime-2, GPT-Realtime-Translate, GPT-Realtime-Whisper, все они доступны разработчикам через Realtime API. Официальное объявление OpenAI поясняет, что GPT-Realtime-2 — это первая в OpenAI модель, обладающая GPT-5
ChainNewsAbmedia42м назад
Полевое посещение китайских AI-лабораторий: исследователь раскрывает, что «пробелы в чипах и данных» — ключевая причина разницы между Китаем и США
Глубокое посещение нескольких AI-лабораторий в Китае Натан Ламберт отметил, что ключевое преимущество страны — в культуре, талантах и прагматичном настрое: исследования направлены в первую очередь на повышение качества моделей, студенты выступают ключевыми основными вкладчиками, а внутренние конфликты в организациях случаются реже из‑за конкуренции внутри команд; при этом есть пробелы в чипах, данных и креативности, а внешние вычислительные мощности ограничены контролем со стороны США, тогда как низкое качество данных подталкивает к созданию собственной тренировочной среды. Компании открывают исходный код, но сохраняют ключевые технологии для собственных точных доработок; если США ужесточат открытый экосистемный доступ, это может повлиять на глобальное лидерство.
ChainNewsAbmedia51м назад
a16z возглавляет раунд финансирования $16M для шведского AI-стартапа Pit
По данным Bloomberg, шведская AI-компания Pit привлекла 16 миллионов долларов в раунде финансирования под руководством Andreessen Horowitz при участии Lakestar и руководителей из крупных AI- и технологических компаний. В раунд также вошли семьи Стена и Лундин из Швеции. Pit уже обеспечила пилотные проекты с Voi,
GateNews55м назад
