Az előadás a robotikai kutatás jelenlegi kihívásait és lehetőségeit járja körül, különös tekintettel az általános célú robotok fejlesztésére. Felvetődik, hogy a mai megoldások miért igényelnek minden egyes alkalmazáshoz saját hardvert, szoftvert és infrastruktúrát, valamint miért ütköznek sok helyen akadályokba a mindennapi életben használható robotok.
A kutatók egy általános modell életképességét vizsgálják, amely sokféle robotnak képes bármilyen feladatot elvégezni szinte bármilyen környezetben, hasonlóan a nagy nyelvi modellek fejlődéséhez. A videó bemutatja, hogyan próbálnak nagyszabású, valós robotikai adathalmazokra modelleket tanítani, és rávilágít arra is, hogy a puszta méretezhetőség önmagában nem elég: fontos a sokféle adat, a felhasználható hibalehetőségek és a való világ komplexitásának kezelése.
Kiemelt téma a mosott ruha hajtogatásához szükséges robotikai finommotoros készségek megtanítása, amely során kiderül, mennyire nehéz olyan modellt létrehozni, amely képes a változatos tárgyakkal megbirkózni, hiba esetén korrekcióra és hosszabb távú feladatokra. A leírás részletezi, hogyan válik a feladat egyre összetettebbé (például ruhadarabok kosárból történő kivétele, különféle anyagok/hajtogatási helyzetek), és mennyire kritikus a pre-tréning és az utólagos finomhangolás adatkiválasztása.
Foglalkozik azzal is, hogyan teremthető lehetőség a robotok számára ismeretlen helyeken való működéshez és változó környezetekhez való alkalmazkodáshoz, például új otthonokban, konyhákban vagy hálószobákban. Ezen túl szó esik a robot által követhető utasítások körének bővítéséről, valamint a szintetikus adatok felhasználásával történő magas szintű promptok és váratlan interakciók kezeléséről.
A beszélgetés során több kutatási kérdés is felmerül: például mitől lesz egy adathalmaz igazán értékes a tanulás szempontjából, hogyan lehet a robottestben szerzett tapasztalatokat más helyeken és más robotoknál is hasznosítani, illetve hogyan lehet javítani a robotok nyelvi utasításkövetési képességét. Összességében a videó továbbgondolásra ösztönöz a robotika, az MI-modellek méretezése, az adatdiverzitás és a való világbeli alkalmazkodás kapcsolatáról.
