Một công ty khởi nghiệp về robot có tên Dream Labs đã bất ngờ xuất hiện vào thứ Sáu với 90 triệu đô la tài trợ ban đầu và ra mắt công chúng Dream-1, một mô hình mà công ty cho biết có thể điều khiển những robot mà họ chưa từng thấy trước đây, thực hiện các nhiệm vụ mà nó chưa từng được hiển thị, bắt đầu từ 3 đô la mỗi giờ thông qua API công khai.
Thông báo, được công bố trên trang nghiên cứu của Dream Labs, đã nhanh chóng xuất hiện trên trang nhất của Hacker News, nơi các nhà bình luận tranh luận liệu việc điều khiển robot không bắn cuối cùng có thực tế hay vẫn là một bản demo nghiên cứu. Công ty mô tả Dream-1 là "Mô hình hành động thế giới" đầu tiên dành cho bất kỳ ai, đánh dấu nỗ lực biến hành vi của robot có mục đích chung trở nên có thể cắm được khi việc tạo văn bản và hình ảnh trở thành mô hình ngôn ngữ lớn. For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.
Dream-1 thực sự làm gì
Cung cấp cho Dream-1 một rô-bốt hai tay có bộ kẹp song song, kết nối nó với API và công ty cho biết mô hình này bắt đầu thực hiện các nhiệm vụ ngay lập tức - không cần tinh chỉnh, không cần trình diễn từ rô-bốt cụ thể đó và không cần chuyên môn về máy học.
“Chúng tôi muốn bất kỳ ai có robot đều có thể tiếp cận được robot, không chỉ các phòng thí nghiệm lớn”, công ty viết trong bài đăng ra mắt, mô tả thiết lập gần giống như plug-and-play: kết nối robot của bạn, trỏ nó vào API và chạy. Nhóm cho biết họ tổ chức các cuộc hackathon nội bộ hàng tuần để giữ thời gian từ lúc đăng ký đến robot hoạt động càng ngắn càng tốt.
Tài liệu ra mắt của công ty cho thấy những người thử nghiệm beta đang chạy Dream-1 trong một loạt nhiệm vụ trên bàn: phân loại kẹo vào hộp đựng tại Anvil Robotics, kéo khăn giấy tại BitRobot ở Thâm Quyến, xếp cốc tại Cortex ở Singapore, gấp hộp tại KAIST ở Seoul và di chuyển các khối giữa các thùng chứa tại phòng thí nghiệm của Hugging Face ở Paris. Dream Labs cho biết những người thử nghiệm phiên bản beta tại 12 địa điểm bên ngoài đã chạy mô hình một cách tự động với tốc độ gấp 8 lần bình thường, còn các lần chạy nội bộ với tốc độ gấp 4 lần.
Nhóm minh họa thứ hai cho thấy các phiên tự chủ dài hơn: gấp váy, dọn bát đĩa vào bồn rửa, cho trứng vào hộp, xếp lại đồ hộp từ hộp và lau mặt bàn bằng miếng bọt biển.
Từ một bài báo 30 phút đến một công ty
Dream Labs bắt nguồn từ tháng 2 năm 2026, khi nhóm của họ phát hành DreamZero, bài nghiên cứu giới thiệu Mô hình hành động thế giới - một mô hình mà công ty cho biết cộng đồng người máy đã áp dụng như một trong những phương pháp hứa hẹn nhất trong việc học tập bằng robot. Theo bài đăng ra mắt, kết quả khiến nhóm ngạc nhiên là sau khi đào tạo DreamZero chỉ trên 30 phút dữ liệu từ robot YAM, mô hình đã khái quát hóa zero-shot cho các nhiệm vụ mà nó chưa từng thấy. Kiểu chuyển giao đó trước đây yêu cầu hàng trăm, thậm chí hàng nghìn giờ dữ liệu đào tạo dành riêng cho robot.
Sau sáu tháng xây dựng, nhóm cho biết kết quả đó đã phát triển thành "những dấu hiệu ban đầu của việc khái quát hóa phương án không bắn", khả năng mà Dream-1 hiện bộc lộ thông qua API của nó.
Tại sao vấn đề dữ liệu lại quan trọng
Robotics từ lâu đã bị mắc kẹt trong cái mà công ty gọi là vòng lặp con gà và quả trứng: robot cần phải hữu ích trước khi mọi người mua nó, nhưng để làm cho nó trở nên hữu ích thì cần có dữ liệu đào tạo từ chính robot đó, dữ liệu này chỉ tích lũy khi có đủ đơn vị trên cánh đồng. Xe tự lái đã thoát khỏi một phiên bản của vấn đề này vì người lái xe đã tạo ra dữ liệu ngay từ ngày đầu. Hầu hết các robot chưa bao giờ có được sự xa xỉ đó.
Lập luận sẽ tiếp tục nếu một mô hình duy nhất có thể khái quát hóa trên các cơ thể robot, thì một cỗ máy mới sẽ bắt đầu với các kỹ năng hữu ích thay vì một tập dữ liệu trống rỗng - và mọi hoạt động triển khai sẽ bổ sung thêm dữ liệu huấn luyện để cải thiện robot tiếp theo.
Phần cứng giá rẻ là nửa còn lại của câu chuyện
Dream Labs kết hợp các tuyên bố về mô hình của mình với lập luận về phần cứng: những robot có khả năng hoạt động đang ngày càng rẻ hơn đáng kể. Công ty cho biết một thiết lập hai vũ khí hiện có giá khoảng 2.000 USD và bảy robot bán hình người hiện có giá dưới 15.000 USD - một mức giá hầu như không tồn tại một năm trước.
Về phía người tiêu dùng, Dream Labs chỉ ra robot máy tính để bàn Microduck trị giá 399 USD của Hugging Face, công ty cho biết đã bán được hơn 10.000 chiếc trong vòng bốn ngày kể từ khi ra mắt vào cuối tháng 8. Sự khác biệt mà công ty rút ra là có chủ ý: người mua doanh nghiệp đưa ra cái mà họ gọi là quyết định trên bảng tính và một robot không thể đánh bại công nhân về chi phí, tốc độ hoặc độ tin cậy sẽ không được mua. Người tiêu dùng thì khác - hơn 10.000 người đã trả 399 đô la trong bốn ngày cho một chiếc máy có công việc chính là tạo cảm giác thú vị, một chiếc máy có thể đi bộ, lạch bạch và trượt patin. Dream Labs lập luận rằng đâu đó giữa món đồ chơi đó và một robot gia đình có đầy đủ khả năng, là một điểm tuyệt vời nơi việc áp dụng bắt đầu phức tạp và mọi robot gia đình đều trở thành một nguồn dữ liệu đào tạo mới.
Những lưu ý
Tất cả các tuyên bố về hiệu suất đều đến từ chính công ty và việc xác minh độc lập được giới hạn ở những gì đối tác beta đã hiển thị công khai. Dream Labs dành phần riêng của mình cho những gì Dream-1 không thể làm, thừa nhận rằng việc khái quát hóa vẫn còn hạn chế: các nhiệm vụ được chứng minh chủ yếu là thao tác trên mặt bàn bằng các cánh tay được trang bị kẹp, khác xa với sự hỗn loạn không có cấu trúc của các ngôi nhà và công trường.
Lịch sử robot có đầy những bản demo nổi bật bị đình trệ bên ngoài phòng thí nghiệm. Nhưng sự kết hợp giữa API công khai, định giá theo giờ và giá sàn phần cứng giảm xuống lãnh thổ người tiêu dùng khiến Dream-1 trở thành một trong những nỗ lực cụ thể hơn để biến các mô hình nền tảng robot thành cơ sở hạ tầng mà các nhà phát triển khác có thể gọi một cách đơn giản.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
