Es ist einfach, schnellen Fortschritt zu normalisieren, aber es lohnt sich, innezuhalten und zu schätzen, wie weit wir gekommen sind. Wir haben jetzt Systeme, die: 🧠 end-to-end lernen 📚 Wissen über verschiedene Bereiche übertragen 🌍 in neuen Umgebungen ohne explizite Programmierung arbeiten Von Vision über Sprache bis hin zu Robotik funktioniert dasselbe allgemeine Lernparadigma - auch wenn wir noch nicht ganz verstehen, warum. Die Gründer von @Physical_int, @hausman_k und @jtspringenberg, haben sich uns in Training Data angeschlossen, um über eine Zukunft zu diskutieren, in der Roboter in Umgebungen arbeiten können, die sie noch nie zuvor gesehen haben - und stundenlang echte Arbeit leisten.