Encord ra mắt mô hình nhúng đa phương thức EBIND cho các tác nhân AI - The Robot Report

Encord, một công ty có trụ sở tại London chuyên về hạ tầng dữ liệu cho AI vật lý và đa phương thức, đã ra mắt EBIND, một mô hình nhúng mới được thiết kế để nâng cao các tác nhân AI, robot và các hệ thống khác xử lý dữ liệu đa phương thức. Được xây dựng dựa trên bộ dữ liệu E-MM1 mới được Encord phát hành gần đây—được cho là bộ dữ liệu đa phương thức mã nguồn mở lớn nhất trên toàn cầu—EBIND hỗ trợ năm loại dữ liệu, bao gồm âm thanh, video, văn bản, hình ảnh và đám mây điểm 3D từ cảm biến lidar. Điều này cho phép các mô hình AI hiểu được môi trường phức tạp bằng cách tích hợp các loại dữ liệu đa dạng, chẳng hạn như suy diễn hình dạng 3D từ hình ảnh 2D hoặc định vị nội dung video dựa trên lệnh thoại, từ đó cải thiện khả năng nhận biết các đối tượng và mối quan hệ không gian của chúng. Bộ dữ liệu E-MM1 được xây dựng một cách tỉ mỉ do sự hiếm hoi của các bộ dữ liệu đa phương thức đầy đủ trong thực tế, khiến nó lớn gấp 100 lần so với bộ dữ liệu lớn tiếp theo. Nền tảng dữ liệu chất lượng cao của EBIND cho phép mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn so với...