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零部件機械臂傳統上很難編程。環境或條件的任何變化都需要重新編程。盡管機器學習的許多領域（尤其是計算機視覺）取得了巨大進步，但機械臂的編程模型尚未出現任何升級。
我們正在通過 RoboGPT 改變這一現狀。我們開發了一個認知編程框架，允許任何人跨用例指導 Orangewood 機器人僅使用多種世界語言的語音或文本命令來執行任務。系統自動處理所有邊緣情況，包括安全性。該系統具有適應性并不斷了解其環境。我們擁有定制訓練的視覺模型，并使用微調的法學碩士與機器人進行交互。RoboGPT 現已推出拾放應用程序！
ChatGPT升級
盡管機器學習和計算機視覺的各個方面取得了顯著進展，但機械臂的編程模型需要針對不同環境進行長時間的編程。我們正在通過 RoboGPT 樹立新的范例。
這個改變游戲規則的系統允許任何人僅用多種世界語言的文本或語音來指導機械臂，從而簡化了曾經復雜的編程過程。我們的框架安全、包容，并且高度適應不斷變化的環境。
這場革命通過利用深度學習的尖端進步，特別是在計算機視覺和自然語言處理方面實現”。我們的系統擅長準確處理聽覺和文本輸入，毫不費力地生成所需的中間程序。這些程序無縫部署在機器人上武器，無需任何手動干預。
從本質上講，我們不僅改變了機械臂在工業環境中的工作方式，而且還通過使其易于訪問、靈活且異常高效，徹底改變了自動化的可能性。請繼續關注這一激動人心的旅程，我們將重新定義工業機器人的前景。
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