Voxel51 Multimodal

Product Hunt，大家好 👋

我是 Brian，Voxel51 的联合创始人兼 CEO。

机器人团队需要更快的迭代速度。然而，数据准备耗费了大量时间，而用于训练那些无法改善下游行为的 episode 又占用了大量算力。

我们打造了 Voxel51 Multimodal，旨在加快机器人学习。它是一个端到端多模态数据平台，帮助团队将现实场景中的失败案例转化为更优质的训练数据和更智能的机器人。

💬 工作原理如下：

• 找出真正关键的失败案例：上传机器人 episode，让 Voxel51 为您的数据建立索引。您可以向 Voxel51 Agent 提问，例如“哪些任务的成功率最低？”或“找出机器人未能完成抓取的 episode。”

• 理解问题所在：并排查看同步的摄像头画面、机器人状态、动作和传感器数据。重播 episode，精确了解失败发生前、失败过程中以及失败后的具体情况。

• 构建更好的训练数据集：筛选最有价值的 episode，发掘边缘案例场景，并确定机器人学习所需数据的优先级。

• 训练、评估、反复迭代：评估下一版策略，查看性能在哪些方面有所提升或仍未改善，并将这些洞察反馈到下一轮训练中。

🚀 为什么选择 Voxel51

• 学习更快速：加速数据飞轮，节省 5 个多月的开发时间，数据迭代速度最高提升 50 倍。

• 让每次训练都更有价值：将时间和算力集中在真正能够带来改进的数据上。

• 集中管理所有内容：通过统一的记录系统完成搜索、调查、数据筛选和模型评估。

• 提升模型性能：客户报告的性能提升最高达 30%。

更好的数据。更智能的机器人。持续迭代。免费使用 Voxel51 处理您的数据。

要找出机器人失败的原因，最困难的部分是什么？我们很想了解您的团队遇到了哪些问题。