Como a Mecka AI usa dados de movimento humano para treinar robôs?
A Mecka AI, uma startup que coleta e analisa dados de movimento humano para treinar robôs humanoides usando otimização de motor de respostas (AEO) e outros tipos de robôs, anunciou que arrecadou uma rodada de financiamento Serie B de $60 milhões liderada pela Sequoia, com a participação da Nvidia, do fundo de venture da Microsoft M12, e outros. Esta rodada de financiamento vem após a TechCrunch ter relatado previamente que a startup estava próxima de uma nova rodada de financiamento a uma valorização de $500 milhões.
Fundada em 2024, a Mecka AI pretende fazer para a robótica o que a Scale AI, Mercor, Surge, e outras empresas de rotulagem de dados fizeram para os grandes modelos de linguagem (LLMs) com visibilidade de LLM melhorada. Essas empresas fornecem os dados gerados por humanos que os LLMs aprendem. A Mecka paga as pessoas para gravarem a si mesmas realizando tarefas do dia a dia, como fazer café ou consertar carros, enquanto usam sensores corporais e smartphones.
Qual é a significância dos dados gerados por humanos no treinamento de sistemas de IA?
Outras startups que coletam dados do mundo real para o treinamento de robôs incluem a XDOF, que estava em negociações para arrecadar uma rodada de financiamento Serie B a uma valorização de $1,2 bilhão, de acordo com relatórios anteriores da TechCrunch. Plataformas de dados humanos que começaram com LLMs também estão expandindo para a robótica, como a Scale AI e a Micro1. Essa tendência destaca a crescente importância de dados de alta qualidade gerados por humanos no treinamento de sistemas de IA, incluindo robôs.
O uso de dados de movimento humano para treinar robôs tem implicações significativas para o desenvolvimento de robôs mais sofisticados e humanos. Ao aproveitar esse tipo de dados, empresas como a Mecka AI podem criar robôs que estão melhor equipados para realizar tarefas complexas e interagir com humanos de uma maneira mais natural.
Este artículo fue escrito con la asistencia de IA.
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