A startup Physical Intelligence divulgou um rob\u00f4 chamado \u03c00.7 capaz de resolver tarefas para as quais n\u00e3o foi treinado. O modelo demonstra generaliza\u00e7\u00e3o composicional, reunindo habilidades pr\u00e9vias para agir diante de problemas in\u00e9ditos. Os testes ocorreram em cen\u00e1rios de uso dom\u00e9stico, como utens\u00edlios de cozinha.<\/p>\n
Em dois casos mostrados pela empresa, o \u03c00.7 executou a\u00e7\u00f5es sem instru\u00e7\u00e3o pr\u00e9via: assar uma batata-doce em uma air fryer e fechar a gaveta do aparelho. Em outra situa\u00e7\u00e3o, o rob\u00f4 seguiu orienta\u00e7\u00f5es de um humano para colocar uma garrafa de pl\u00e1stico na gaveta e fech\u00e1-la. Os cen\u00e1rios foram realizados em ambientes controlados.<\/p>\n
A equipe destacou limita\u00e7\u00f5es do modelo. Segundo Lucy Shi, pesquisadora, a falha pode estar na engenharia \u00e1gil utilizada pela equipe. Dados internos apontam 5% de sucesso sem instru\u00e7\u00f5es, contra 95% com orienta\u00e7\u00e3o humana durante as tarefas.<\/p>\n
O \u03c00.7 ainda n\u00e3o executa sequ\u00eancias longas a partir de um \u00fanico comando. Pedir que ele prepare uma torrada do in\u00edcio ao fim n\u00e3o funciona sem passos intermedi\u00e1rios. Al\u00e9m disso, n\u00e3o h\u00e1 benchmarks padronizados para valida\u00e7\u00e3o externa das afirma\u00e7\u00f5es da empresa.<\/p>\n
Os resultados de generaliza\u00e7\u00e3o composicional aparecem em compara\u00e7\u00e3o com modelos anteriores da Physical Intelligence, o que complica a valida\u00e7\u00e3o de ganhos em rela\u00e7\u00e3o a solu\u00e7\u00f5es existentes. A empresa busca demonstrar a viabilidade de uso pr\u00e1tico, mas admite que o caminho ao mercado ainda \u00e9 incerto.<\/p>\n
A Physical Intelligence j\u00e1 captou mais de US$ 1 bilh\u00e3o desde a funda\u00e7\u00e3o, com valuation estimado em US$ 5,6 bilh\u00f5es na \u00faltima rodada. H\u00e1 conversas para uma nova capta\u00e7\u00e3o que pode elevar o valuation para cerca de US$ 11 bilh\u00f5es. Lachy Groom, cofundador, \u00e9 apontado como fator de atra\u00e7\u00e3o de capital institucional.<\/p>\n
Sergey Levine, outro cofundador, comentou que o projeto avan\u00e7a mais r\u00e1pido do que o esperado e reconheceu o otimismo, mas o \u03c00.7 deve permanecer em testes por tempo ainda n\u00e3o definido. A empresa, com sede em S\u00e3o Francisco, mant\u00e9m o foco em aperfei\u00e7oar a generaliza\u00e7\u00e3o do rob\u00f4 e ampliar a confian\u00e7a de investidores.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"