NVIDIA a publié la première loi de mise à l'échelle pour la dextérité robotique cette semaine. La découverte accompagne GR00T N1.7, publié le 9 juin sous licence Apache 2.0 complète: passer de 1 000 à 20 000 heures de données d'entraînement vidéo réelles double les taux de réussite de manipulation.
Le modèle compte 3 milliards de paramètres, formé sur l'ensemble de données EgoScale de 20 854 heures de vidéo égocentrique, et ne nécessite pas des milliers d'heures de téléopération coûteuse.
Une loi de mise à l'échelle signifie que plus de données et de calcul produisent de meilleurs résultats de manière prévisible.
