Объятное лицо расширяет платформу Lerobot с мультимодальным набором данных для автомобилей с AI, автомобилями

< h2 class = "sdesc" > Новый набор данных, получивший название обучения для управления (L2D), был разработан в партнерстве со стартапом AI Yaak. < img src = "https://i.gadgets360cdn.com/large/hugging_face_l2_1737975315227.jpg? lownsize С мультимодальным набором данных для автомобилей с AI "ширина =" 950 "высота =" 534 "/> < p class = 'Подпись' > Обнимающееся лицо, называемое L2D, крупнейший в мире мультимодальный набор данных с открытым исходным кодом для пространственного интеллекта

Реклама < P >Объятие Face объявило о расширении своей платформы Lerobot в среду с большим набором данных, предназначенным для автоматизации автомобилей. В репозитории онлайн -искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) говорится, что набор данных был создан в сотрудничестве с стартапом ИИ Yaak. Набор данных, получивший название обучения для управления (L2D), был собран из набора датчиков, установленных на 60 электромобилях (EV) в течение трех лет. The open-source dataset is aimed at enabling developers and the robotics community to build spatial intelligence solutions for the automobile industry.

Hugging Face Adds L2D Dataset to LeRobot

В сообщении в блоге компания подробно рассказала о новом наборе данных AI, называя его «крупнейшим в мире мультимодальным набором данных, направленным на создание пространственного интеллекта с открытым исходным кодом для автомобильного домена». Весь набор данных составляет более 1pb (один петабайт) в размере и был собран с использованием сенсорных наборов, установленных на 60 эВ, управляемых путешествующими школами в 30 немецких городах в течение трех лет. Идентичные датчики были использованы для обеспечения согласованности в собранных данных.

< P > Платформа Lerobot была запущена в прошлом году в качестве коллекции моделей AI с открытым исходным кодом, наборов данных и сопровождающих инструментов, которые могут помочь разработчикам создавать AI-сильные системы. loading=”lazy” alt=”hugging face l2d Hugging Face L2D dataset” class=”mt-image-center” data-dimension=”1200×800″ src=”https://i.gadgets360cdn.com/large/hugging_face_l2d_1741781727525.jpg” //>

< p > & nbsp;

< p >Политики в наборе данных разделены на две группы экспертной политики и политики студентов. Первый состоит из данных от инструкторов по вождению, в то время как последний поступает от водителей учащихся. Объятие Лица заявило, что экспертная политика не имеет ошибок вождения и считается оптимальной, тогда как политика учащихся содержит известные неоптималии. Обе группы включают инструкции по естественному языку для задач вождения.

< P > Каждая группа содержит все сценарии вождения, которые необходимы для завершения для получения водительских прав в Европейском союзе (ЕС). Некоторые из этих задач вождения включают обгону, обработку по кольцевой развязке и дорожное вождение.

~ 60 > Детализация сенсорного набора, используемого для сбора данных L2D, обнимая лицо, что каждая из 60-киа-ниро модели EV была оборудована шестью камерами RGB, чтобы захватить окружающую среду на 360p, на стабиции для автомобиля, а также в господстве, и в господстве, и на господство, и на господство, и на господство, и на господство, и в господство, и на господство, и на господство, и в господство, и в господство, и на господство, и в господство, и на господство, и в гостиной, и на господство. (IMU) Чтобы захватить динамику транспортного средства. Все данные были получены с помощью временных метров.

< P > Примечательно, что набор данных нацелен на то, чтобы помочь разработчикам и ученым-робототекам создавать сквозные модели AI с самостоятельным вождением, которые в конечном итоге могут быть использованы для создания полностью автономных систем транспортных средств.

< ul > < li > Alibaba выпускает новый набор с открытым исходным кодом моделей генерации видео ИИ

< li > Модели злонамеренного машинного обучения, обнаруженные на обнимании: отчет

< li > DeepSeek-r1 не полностью открытый, обнимая лицо хочет изменить это

< P > Обнимающееся лицо подчеркнуто, что набор данных L2D будет выпущен поэтапно, где каждый последовательный выпуск будет суперсетом предыдущих выпусков для обеспечения простоты доступа. Платформа также приглашает сообщества представить модели для тестирования набора данных с замкнутым циклом с драйвером безопасности. Это начнется летом 2025 года.