①英伟达开发的AI代理Eureka引入大模型参与训练，可以教会机器人复杂的运动控制技能，Meta Habitat 3.0模拟器可教授机器人如何与物理世界进行交互；
《科创板日报》10月21日讯 如今，科技巨头主动肩负起机器人研发的重任，正你追我赶奔赴下一场科技盛宴。当地时间10月20日，英伟达、Meta各自发布了重磅机器人训练大模型。
英伟达开发的AI代理Eureka可以教会机器人复杂的运动控制技能，比如转笔、打开抽屉和柜子、抛球和接球、操作剪刀。英伟达称这一突破将重新定义机器学习。
究竟是什么样的工具？新成果的意义何在？
▌英伟达Eureka——大模型参与训练机器人
Eureka的全称是Evolution-driven Universal Reward Kit for Agent，本质是一种由大模型驱动的算法生成工具。借助GPT-4写代码的能力，Eureka拥有了出色的奖励函数设计能力，可以自主编写奖励算法来训练机器人。
Eureka的关键所在，是通过上下文来实现了人类水平的奖励算法设计。简单来说，就是用GPT-4的零样本生成、代码编写以及上下文改进功能，对奖励执行策略进行优化，由此通过强化学习来进行复杂的技能。
英伟达称，在29种不同的开源强化学习（RL）环境中，Eureka奖励设计的性能达到了人类水平，这些环境包括10种不同的机器人形态（四足机器人、四旋翼机器人、双足机器人、机械手以及几种灵巧手）。在没有任何特定任务提示或奖励模板的情况下，Eureka生成的奖励程序在超过80%的任务上优于专家编写的奖励程序。这使得机器人的平均性能提高了50%以上。
机器人通过Eureka学会了转笔、抛接球、打开柜子（注：这些机械手指上下翻飞的场景，暂时仅限于虚拟环境）
人形机器人通过Eureka学习跑步步态
英伟达这项研究由其与宾夕法尼亚大学、加州理工学院、德州大学奥斯汀分校的研究人员合作完成。目前该项目完全开源。
在机器人领域，有一个“莫拉维克悖论”——人类所独有的高阶智慧能力只需要非常少的计算能力，但无意识的技能和直觉（如辨识人脸、举起铅笔、在房间内走动、回答问题等能力）却需要极大的运算能力，即越简单的事情越难，越难的事情越简单。
这也是为什么人类早已创造出打败世界顶级棋手的AlphaGo，却仍不能让机器人拥有像两三岁小孩一样的感知力和行动力。
英伟达的最新成果展示了大模型在机器人精细化控制方面的作用，在英伟达的推动下，更智能的机器学习方式有望被迅速引入工业和消费应用领域。
MLOps是指机器学习开发运维一体化，包含项目设计、模型开发、模型运维三大步骤，将业务、数据、算法和运维融合一起，主要作用是构建可通用、可复用的模型生产流水线。可以理解为人工智能生产力加速器。
需要指出的是机器学习的生命周期全流程非常复杂，并实际运用中，业务与模型经常脱节，存在很多的问题，比如工具的碎片化、数据样本缺乏，集成开发环境缺失、行业知识短板、团队之间缺乏协同等。
为了改善甚至消除以上问题，MLOps应运而生，实施MLOps可以更好的衔接模型开发运维全流程，打造自动化、可重复的工作流，从而提升开发运行效率。
中金表示，MLOps是AI掘金时代的“铲子”，从模型到生产应用，MLOps助力AI模型落地生花。AI大规模生产中存在由于流程、管理不当造成的效率低、周期长等问题影响实际落地，MLOps是为解决上述问题、通过统一ML研发和运营过程实现提质增效的一套工程管理方法论和工具链，赋能AI模型全生命周期的各个流程。
MLOps概念大全如下所示：
恒华科技（300365）：2023年4月18日公司在互动平台回复，公司的人工智能引擎AI-Enginev1.0属于MLOps系统。它提供了一整套覆盖模型生命周期的支持，包括数据标注、模型设计、模型训练和服务发布等。
新炬网络（605398）：持续深度参与由中国信通院发起的多个创新工作组织，公司是是中国信通院AIOps标准编制工作组等成员单位，参与“云计算智能化运维（AIOps）能力成熟度模型”系列标准、“人工智能研发运营一体化（Model/MLOps）能力成熟度模型”系列标准等。
科大国创（300520）：据2021年年报，国创九章数据智能平台持续做深平台的数据处理、AI开发、AI推理和AI部署能力，打造云边端协同的一站式AI平台，持续深化并行计算、高性能推理等核心技术的应用，以MLOps理念构建AI开发敏捷流水线，赋能行业客户端到端的业务建模。
星环科技（688031）：据公司招股意向书，SophonMLOps通过统一纳管多源异构的算法框架、模型文件和模型服务，同时通过规范化的集成管理，统一部署大规模机器学习模型，并且提供实时监控模型服务的运行状态，可大幅降低模型管理成本，提升模型使用效率与运营能力，降低模型集成管理成本，控制生产环境风险。
奥比中光（688332）：互动易表示，MLOps是指完成AI模型开发和落地的一套工具包和工作流程。目前，公司在个别产品上有MLOps实践，但工具通用性还不够，未来随着更多应用场景的落地，有望将这些工具迭代的更为通用。
- 谢谢老师，在10-24还有百度的Comate编程助手开放，给这个AIOPS加分了~10打赏回复投诉于2023-10-21 23:45:29更新查看1条回复
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