🪼 — До конца подачи заявок в магистратуру ЦКМ осталось 2 дня — делимся историями наших студентов!

Первый гость интервью: Максим Бредихин, выпускник бакалавриата МГТУ им. Н. Э. Баумана, студент магистратуры ЦКМ. В Центре он занимается full-body control — это методы, которые позволяют мобильным манипуляторам и антропоморфным роботам расширять свои возможности за счет движения всего тела, а не только отдельных частей.

Как узнал о ЦКМ?

На ROS Meetup. Там я пообщался со студентами и сотрудниками Центра, они рассказали про проекты внутри ЦКМ и про магистерскую программу. Решил поступать именно сюда, так как многие темы были близки с моей научной и профессиональной деятельностью.

Почему именно магистратура ЦКМ?

Меня привлёк разнообразный набор дисциплин: можно глубоко погрузиться в предметную область, разобраться в современных SOTA-методах и в дальнейшем начать писать научные статьи. Также для меня важно, что преподаватели — это действующие исследователи, публикующие A* статьи, которые делятся своим опытом и всегда открыты к сотрудничеству и нетворкингу. Отдельно привлекает техническая возможность работать с реальными роботами и оборудованием, чтобы проверять свои гипотезы не только в симуляции, но и на железе.

Следующая история может быть ваша! Подавайте заявку на собеседование в магистратуру ЦКМ до 1 июня. Подробнее.

Поддержим Максима реакциями🪼

🔥Всем привет!

📆Завтра (05.06) в 17:00 Егор Черепанов, Алексей Староверов и Татьяна Земскова разберут архитектуру и методы обучения и инференса модели

RLDX-1

от корейского стартапа RLWRLD и обсудят, почему эту работу уже можно считать заметным вызовым современным VLA-моделям.

⚫️Авторы предлагают VLA-архитектуру для мобильной манипуляции, которая объединяет память на разных уровнях, тактильные сигналы, синтетические данные для редких сценариев и оптимизации инференса для работы в реальном времени.

⚫️Отдельно будет уделено внимание архитектуре MSAT, где разные модальности обрабатываются отдельными потоками и затем связываются через совместное self-attention.

⚫️Также будет разобрано, как эти инженерные и модельные решения переводятся в практический результат: RLDX-1 работает на частоте до 22 Гц на RTX 5090, а в экспериментах на реальном роботе и в симуляции заметно превосходит сильные базовые модели, включая π0.5 и NVIDIA GR00T N1.6. В частности, в задачах для гуманоидного робота ALLEX модель достигает 86.8% успеха против примерно 40% у конкурентов.

⚫️На семинаре обсудим, насколько эти результаты делают RLDX-1 серьёзным конкурентом для Pi0.7 и других SOTA VLA, а также посмотрим, что особенно важно для сообщества: у работы уже доступны код и веса.

Ссылки:
1. Технический репорт
2. Код и веса моделиr

🍿Ссылка на подключение

Подписаться⤵️
Embodied AI Reading Club