जनरलिस्ट एआई इंक, एक सैन मेटो-आधारित स्टार्टअप जो रोबोट के लिए फाउंडेशन मॉडल बनाता है, ने वेंचर फर्म 8VC के नेतृत्व में एक नए फंडिंग राउंड में लगभग 200 मिलियन डॉलर जुटाए हैं, एक्सियोस ने सौदे से परिचित एक स्रोत और बढ़ोतरी का खुलासा करने वाली एक संघीय फाइलिंग का हवाला देते हुए सोमवार को रिपोर्ट दी।

सिलिकॉनएंगल के अनुसार, जून में जनरलिस्ट द्वारा कथित $2 बिलियन के मूल्यांकन पर $400 मिलियन का वित्तपोषण बंद करने के ठीक दो महीने बाद यह दौर आया है, एक दौर जिसमें एनवीडिया और बेजोस एक्सपीडिशन की भागीदारी शामिल थी। नई पूंजी के साथ, कंपनी ने अब कुल $650 मिलियन से अधिक जुटा लिया है क्योंकि निवेशक सामान्य प्रयोजन रोबोटिक सिस्टम बनाने वाली तथाकथित भौतिक एआई कंपनियों में निवेश करना जारी रख रहे हैं। For more context on this story, see our ongoing AI trends.

सॉफ्टवेयर दिमाग, धातु निकाय नहीं

जनरलिस्ट रोबोटिक्स बूम में एक विशिष्ट स्थान रखता है: रोबोटिक हार्डवेयर के निर्माण के बजाय, कंपनी एआई "दिमाग" विकसित करती है - विशाल मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित फाउंडेशन मॉडल - जो अन्य निर्माताओं द्वारा निर्मित मशीनों को शक्ति प्रदान कर सकते हैं। यह दृष्टिकोण उस रणनीति को प्रतिबिंबित करता है जिसने बड़े भाषा मॉडल को चैटबॉट उद्योग के लिए अंतर्निहित बुनियादी ढांचा बनाया, जिसे भौतिक दुनिया के बजाय लागू किया गया।

स्टार्टअप की शर्त यह है कि जैसे-जैसे रोबोट कारखानों और गोदामों में फैलेंगे, मूल्य एक्चुएटर्स और चेसिस के बजाय खुफिया परत में केंद्रित होगा। निवेशक उस थीसिस को साझा करते दिखाई देते हैं। जून दौर में एनवीडिया - जिसकी जेटसन चिप लाइन विशेष रूप से रोबोटों को लक्षित करती है - को आधा दर्जन से अधिक अन्य समर्थकों के साथ आकर्षित किया गया था, और नए 200 मिलियन डॉलर के इंजेक्शन में कई अनाम मौजूदा निवेशक शामिल हुए थे, एक्सियोस ने बताया।

जनरल-1.5: प्रदर्शन द्वारा रोबोट को पढ़ाना

जनरलिस्ट द्वारा अपना नवीनतम मॉडल, जेन-1.5 पेश करने के लगभग एक सप्ताह बाद फंडिंग की खबर आई, जिसे औद्योगिक सेटिंग्स में रोबोटिक हथियारों को शक्ति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मॉडल फ़ैक्टरी स्वचालन में सबसे लगातार बाधाओं में से एक को संबोधित करता है: प्रत्येक नए कार्य के लिए प्रोग्रामिंग रोबोट की लागत और नाजुकता।

ऐतिहासिक रूप से, इंजीनियरों को रोबोटिक आर्म द्वारा किए जाने वाले प्रत्येक कार्य के लिए कस्टम कोड लिखना पड़ता था, और यहां तक ​​कि छोटे परिचालन परिवर्तन - उदाहरण के लिए बड़े पैकेजिंग बक्से में स्वैपिंग - को फिर से लिखने की आवश्यकता हो सकती थी। जबकि कुछ आधुनिक रोबोट एआई के साथ जहाज करते हैं जो हाथ से कोडिंग को कम करता है, उन्हें नए कार्य सिखाने का मतलब आमतौर पर तंत्रिका नेटवर्क को ठीक करना है, एक ऐसी प्रक्रिया जो महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग समय का उपभोग कर सकती है।

Gen-1.5 एक अलग दृष्टिकोण अपनाता है। उपयोगकर्ता रोबोट को एक नया कार्य केवल अपने हाथों से प्रदर्शित करके सिखा सकते हैं, रोबोट के अंतर्निर्मित कैमरों द्वारा कैप्चर की गई गति या प्रदर्शनकारी के हाथों पर पहने गए सेंसर द्वारा। मॉडल कार्य निष्पादित करने वाले सिम्युलेटेड रोबोट की रिकॉर्ड की गई क्लिप से भी सीख सकता है।

कंपनी द्वारा प्रकाशित प्रदर्शन संख्याएँ उल्लेखनीय हैं। 10 नमूना कार्यों में से, जेन-1.5 ने उन्हें निष्पादित करने के तरीके का एक एकल प्रदर्शन दिए जाने पर 59 प्रतिशत की औसत कार्य पूर्णता दर हासिल की। जब उपयोगकर्ताओं ने कुछ अतिरिक्त उदाहरण प्रदान किए, तो पूर्णता दर 83 प्रतिशत तक चढ़ गई। जनरलिस्ट का कहना है कि यह पहला मॉडल है जो केवल एक या कुछ उदाहरणों से रोबोटिक्स कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला सीखने में सक्षम है।

मॉडल ने परीक्षण के दौरान स्वायत्त निर्णय के संकेत भी दिखाए: कुछ कार्यों पर, Gen-1.5 ने जिस टूल का उपयोग करने का निर्देश दिया गया था, उससे भिन्न टूल का उपयोग करके एक असाइनमेंट को पूरा करने का विकल्प चुना।

भौतिक बुद्धि की गणना लागत

ऐसे मॉडलों को प्रशिक्षित करना सस्ता नहीं है। जनरलिस्ट का कहना है कि जेन-1.5 को प्रशिक्षित करने में आठ महीने से अधिक का समय लगा, और हालांकि कंपनी ने यह विस्तृत नहीं किया है कि वह नए $200 मिलियन को कैसे तैनात करेगी, एआई बुनियादी ढांचे को वित्तपोषित करने के लिए एक बड़ा हिस्सा अपेक्षित है। जून दौर में एनवीडिया की भागीदारी से संकेत मिलता है कि जनरलिस्ट का प्रशिक्षण चिपमेकर के डेटा सेंटर जीपीयू पर काफी हद तक निर्भर है।

तेजी से बैक-टू-बैक बढ़ोतरी - जून में $400 मिलियन, अगस्त के अंत तक $200 मिलियन - सन्निहित एआई में तीव्र पूंजी दौड़ को दर्शाता है। पिछले दो वर्षों में रोबोटिक्स और भौतिक एआई स्टार्टअप में वेंचर फंडिंग में तेजी आई है क्योंकि दृष्टि, हेरफेर और तर्क मॉडल में सुधार ने सामान्य प्रयोजन के रोबोट को व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य बना दिया है।

जनरलिस्ट को फिजिकल इंटेलिजेंस सहित समान फाउंडेशन-मॉडल रणनीतियों का पालन करने वाले अच्छी तरह से वित्त पोषित प्रतिद्वंद्वियों से प्रतिस्पर्धा का सामना करना पड़ता है, जिनकी जनरलिस्ट रोबोट नीतियों ने शोधकर्ताओं का महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया है। सेगमेंट के विजेता क्या दिखेंगे यह अनिश्चित बना हुआ है, लेकिन अब रोबोट-ब्रेन स्टार्टअप्स में आने वाली पूंजी का पैमाना निवेशकों का मानना ​​​​है कि रोबोटिक्स की सॉफ्टवेयर परत चैटबॉट बाजार की मॉडल परत के समान परिणामी बन सकती है।

बढ़ोतरी की गति यह भी दर्शाती है कि रोबोटिक्स सॉफ्टवेयर बाजार कितनी तेजी से परिपक्व हुआ है। एक कंपनी जो दो साल पहले एक शोध परियोजना रही होगी, अब प्रदर्शन वीडियो और बेंचमार्क कार्य-पूर्णता दरों के बल पर बहु-अरब डॉलर के मूल्यांकन का आदेश दे रही है - मेट्रिक्स जो केवल कुछ हार्डवेयर पीढ़ियों पहले सामान्य प्रयोजन हेरफेर मॉडल के लिए काल्पनिक लगते थे। अकेले जून दौर में एनवीडिया, बेजोस एक्सपीडिशन और आधा दर्जन से अधिक अतिरिक्त समर्थकों को शामिल किया गया, जिसे सिलिकॉनएंगल ने एक भीड़ भरे सिंडिकेट के रूप में वर्णित किया, और तथ्य यह है कि 8VC बमुश्किल आठ सप्ताह बाद फिर से नेतृत्व में लौट आया, यह संकेत देता है कि कंपनी में आवंटन की मांग एक दौर से अधिक हो सकती है।

अभी के लिए, जनरलिस्ट अपने बटुए से आत्मविश्वास का संकेत दे रहा है। एक कंपनी जिसने एक ही गर्मी में लगभग दो-तिहाई अरब डॉलर जुटाए हैं, प्रभावी ढंग से बाजार को बता रही है कि इंसानों को देखकर काम सीखने वाले रोबोटों का युग वाणिज्यिक वास्तविकता के काफी करीब है जो कि सबसे बड़े दांव को सही ठहरा सकता है।

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