面对脸丨握住锤子,寻找指甲。他们开放的资源

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小编:吉根(Handzhou),吉安格(Zhejiang),在看似普通的办公空间中,还有一个隐藏的世界 - 机器人的数字培训区。这是Qunku Technology,创业1

吉根(Handzhou),吉安格(Zhejiang),在看似普通的办公空间中,还有一个隐藏的世界 - 机器人的数字培训区。这是Qunku技术。这是创业的14年。由于其在太空情报领域不容忽视的收益的积累,它不仅是“杭州六龙”中的排名,而且在国际社会中也起着重要作用。 物理AI可以理解为理解物理政策的人工智能。仅仅通过理解物理政策和自动驾驶机器,例如机器人,自动驾驶汽车等,他们就可以在真正的物理世界中看到,理解和执行复杂的操作。 Qunkeng Technology的联合创始人兼董事长Huang Xiaohuang。在解释物理AI,空间智能以及如何训练机器人时,N需要继续提供示例并描述。在杭州的六只小龙变得流行之前,他很少出现在媒体上,在ES中他是一项痴迷的技术。 与了解机器人的培训相比,更容易理解主要团队技术业务的过程。 2007年,Huang Xiaohuang毕业于朱江大学朱·凯恩学院。由于她来自NVIDIA的整个学者,她去了Urbana-Champaign的伊利诺伊大学攻读医生。他的研究方向是使用GPU(图形处理器)来进行高性能计算。在完成学业之前,他加入了NVIDIA,他的主要工作是为GPU芯片和CUDA的开发生成一个平行计算的编程框架。但是就在一年后,他决定了Nvidia。 在2011年,在Main的主要视图中,Nvidia仍然是“消费电子硬件公司”。尽管杰弗里·欣顿(Jeffrey Hinton)已经在当时正在练习深度神经网络以及NVIDIA的GPU,但大多数人从未意识到计算GPU的一致性会be AI爆炸的基础。 此时节点,黄小线看到了将GPU超级计算和云部署相结合的潜力。她邀请了郑大学的Chen Hang和Tsinghua University的Zhu Hao一起开展业务。企业家精神的方向是使用GPU快速在云中渲染图形图像。渲染是指通过算法将三维模型或场景转换为二维图像或视频的过程。 在一个非常短暂的贫困中,年轻的创始团队使用低价图形卡来生产具有终结云合作的高性能GPU群集,这大大降低了计算强度的成本并实现了更快的计算速度。但是当时,投资圈中流行的概念仍然是移动互联网,黄小线在硅谷筹集资金时被拒绝了。在最困难的时期,江安省去了硅谷为了吸引投资,黄小线和他的合作伙伴决定返回中国开展业务。 2012年,欣顿(Hinton)带领学生在图像识别竞赛中使用深度卷积神经网络粉碎传统算法,在AI Revolution中开设了新的篇章,而GPU在Labanan闻名。通过与亚马逊合作,NVIDIA开始进入“云服务”的战场。当时,年轻的Qunku技术团队正在跑步,以锤子找到指甲。他们的锤子是一台使用GPU实现“物理准确性”的渲染机,并且“物理准确性”意味着渲染图与各种参数中的真实物理世界一致。 黄小线:在工作时,在Nvidia Akok中,整个公司的方法是首先创建技术,然后花费不同的成本来查找应用程序。因此,这种方法影响了我。为了空白,我用锤子找到指甲,需要先进行锤子。 t他的锤子可用于呈现Filmla的特殊效果,但已经恢复了很长时间,也可以在游戏行业中使用。但是,当时的手机游戏对图片质量没有很高的要求。最终,他们的技术属于家庭装修行业。 但是,随着用户规模的扩展,黄小线等人的技术挑战也在增加。 2013年,Qunkeng Technology推出了主要的“ Cool Home”产品。该空间的软件设计已成为能够在10秒内快速渲染的能力,吸引大量设计师,甚至是家具行业的首次设计软件。 将工业链和数据量表扩展在房屋装修行业之后,自然扩展了黄小线及其行业团队4.0。物理适当的D允许设计图纸直接连接到工厂制造,此步骤包含更多数据。 2018年,基于ACQunkeng Technology累积了自己业务内部空间的大量内部数据,共同与国内外的一些大学共同推出了Interiornet数据集。在此之前,世界上有许多已知的数据集,但其中大多数是静态或非相互作用的数据。 InteriorNet是由交互式三维数据组成的罕见数据集之一,也是认知深度学习数据集的最大内部情况。最重要的是,它是免费开放的数据集资源。 数据集打开后不久,Qunkeng Technology收到了硅谷一家技术巨头的电子邮件,希望与它们合作。 当时,Agiant技术缺乏用于机器人训练的大量物理适当合成数据。这种合作允许小组核心技术数据集首次适用于空间智能培训。 现实世界训练机器人昂贵且难以测量,而带有数据的机器人练习面临着高质量3D数据的瓶颈。因此,合成数据是培训数据的有效且无限的来源。 Qunkent Technology推出的数据集由帝国学院,南加州大学,郑大学和其他大学采用,该大学成为内部AI视觉培训的代表性基础设施之一。 2025年3月,昆克技术(Qunke Technology)发布并开设了独立的开发模型,以了解时空空间。通过先前发布的空间智能平台,它可以允许机器人完成从了解认知到与动作接触的闭环训练。随着体现情报的增长的爆炸,该集团的核心技术具有新的可能性,这将是培训情报情报培训的“云巨型基础设施”之一。 记者:在某些尺寸上,您就像像Chatgpt这样的公司。 黄小子ang:是的,但是它们是关闭的,我们很开放。 记者:您的开放性带来什么样的区别和关闭? Huang Xiaohuang:我感激的是我们未来10或20年的业务。首先,我们建立基础。当设施布置时,可以实现真正的功能。我认为,对于这一代中国企业家来说,拥抱开放资源的门廊可以带来更多的价值。 记者:因此,这恢复了您的最初目标和开展业务的动力吗? Huang Xiaohuang:我们始终相信,只要您的技术很重要并且轨道正在发展,您肯定会获得其中的一部分。而且您需要感兴趣。即使您失败了,您也会在此过程中感到高兴和满足。即使您不赚钱,您也会感到值得旅行。 制造商丨刘bin 记者|董安 计划丨Chen Peng Xia Zhou 导演丨ding fang 视频wang Yang Wang Zhongren Chen Peng

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