أظهرت شركة Mentee Robotics الإسرائيلية سير عمل لوجستي: حيث يعمل اثنان من البشر من نوع MenteeBot V3 بشكل مستقل لاختيار ووضع الحقائب. يفضل نظام الوكيل المعياري لأنه يفضل المتانة في العالم الحقيقي واحتياجات حوسبة أقل على نموذج VLA من الطرف إلى النهاية. تتكون بنيتها من ثلاثة مكونات: - مخطط LLM: يحول التعليمات إلى كود لغة برمجة تطبيقات روبوتية قابلة للتنفيذ لتفكيك المهام بشكل موثوق والتعامل مع الأخطاء. - مكدس الإدراك: يستخدم نماذج مدربة مسبقا (NeRF/3DGS، رؤية مقطرة) لفهم المشاهد والتنقل. - سياسات التحكم: نماذج التعلم المعزز (RL)، التي يتم تدريبها على نطاق واسع عبر Sim2Real، تولد أوامر حركية، مما يتيح التلاعب المتنقل بدقة عالية. والأهم من ذلك، أن الروبوت يتعلم مهام جديدة من عرض واحد خلال ساعات. يستخدم تتبع الكائنات الهندسة ثلاثية الأبعاد (STL/URDF) التي يتم تتبعها في الفيديو لتعريف دالة مكافأة التعلم الواقعي. يتم تحسين التدريب باستخدام 'التعلم التلقائي للمناهج'، الذي يضبط صعوبة المهام بشكل مستقل بناء على أداء الروبوت، مما يلغي الهندسة اليدوية. كل العمليات الحسابية تعمل على متن السفينة.

مواصفات أجهزة MenteeBot V3