Default
Door Remote - 08 Jul 2026
De speler laden…
Voordat OpenAI's GPT-3 het tijdperk van basismodellen inluidde, bouwden bedrijven vanaf het begin gespecialiseerde modellen voor natuurlijke taalverwerking, waarbij ze elk trainden op grote hoeveelheden taakspecifieke gegevens. Tegenwoordig beginnen de meeste organisaties met een model voor algemene doeleinden, zoals de GPT-serie van OpenAI, Claude of Llama, en verfijnen het vervolgens of vragen het om aan hun specifieke behoeften te voldoen.
Pim de Witte, CEO van General Intuition, denkt dat belichaamde AI een soortgelijk patroon zal volgen. In plaats van enorme datasets uit de echte wereld te verzamelen om gespecialiseerde robotmodellen te bouwen, betoogt hij dat de industrie zich moet concentreren op datasets van betere kwaliteit die basismodellen kunnen produceren die intuïtie over beweging en interactie in vele omgevingen kunnen overbrengen.
“Veel bedrijven doen momenteel veel gespecialiseerd werk gericht op individuele belichamingen, individuele omgevingen en individuele robots”, vertelde De Witte aan TechCrunch in een recente aflevering van Equity.
Veel van dat werk zal binnenkort overbodig worden, zo betoogt hij, door de opkomst van algemene modellen, zoals het model dat General Intuition heeft ontwikkeld en in gebruik heeft genomen.
“De generalisatie van het model zelf is het product”, zei hij. "Het feit dat het een basisniveau van redeneren over ruimte en tijd heeft, zal de reden zijn waarom mensen stoppen met het verzamelen van honderdduizenden of miljoenen uren aan gegevens uit de echte wereld. Omdat de realiteit is dat je maar een paar minuten nodig hebt."
General Intuition heeft zijn eigen basismodel gebouwd na training op basis van miljoenen uren aan videogamegegevens, inclusief informatie zoals welke knoppen op een controller een mens heeft ingedrukt en wanneer. Zowel De Witte als de hoofdinvesteerder van General Intuition, Vinod Khosla, beweren dat de actiegegevens de sleutel zijn tot het ontwikkelen van een mensachtige intuïtie voor ruimtelijk-temporeel redeneren.
De startup haalde vorige maand $320 miljoen op tegen een waardering van $2,3 miljard op basis van dat proefschrift. Het bedrijf heeft aangetoond dat zijn huidige model in staat is om zowel urenlang een videogame te spelen als een quadrupedale robot aan te drijven – de laatste nadat hij deze heeft verfijnd op basis van slechts acht minuten aan real-world robotgegevens.
“Het feit dat [de robot] in staat was om op kantoor met alleen de camera aan de voorkant een nulopname te maken, zonder andere sensoren, terwijl dynamische objecten werden geïntroduceerd en voorbijlopende mensen, was een grote verrassing voor ons”, zegt De Witte. “Ik denk dat dit een teken is van wat komen gaat.”
Het eindspel voor Algemene Intuïtie is niet om zelf robots te bouwen, maar om het basismodel van fysieke AI te worden, een basismodel waarop andere roboticabedrijven kunnen voortbouwen voor hun eigen machines. Of, zoals De Witte het verwoordde: "We gaan geen zelfrijdende autobedrijf bouwen. We gaan het voor de volgende persoon tien keer gemakkelijker maken om een zelfrijdende autobedrijf op te bouwen."
Voordat OpenAI's GPT-3 het tijdperk van basismodellen inluidde, bouwden bedrijven vanaf het begin gespecialiseerde modellen voor natuurlijke taalverwerking, waarbij ze elk trainden op grote hoeveelheden taakspecifieke gegevens. Tegenwoordig beginnen de meeste organisaties met een model voor algemene doeleinden, zoals de GPT-serie van OpenAI, Claude of Llama, en verfijnen het vervolgens of vragen het om aan hun specifieke behoeften te voldoen.
Pim de Witte, CEO van General Intuition, denkt dat belichaamde AI een soortgelijk patroon zal volgen. In plaats van enorme datasets uit de echte wereld te verzamelen om gespecialiseerde robotmodellen te bouwen, betoogt hij dat de industrie zich moet concentreren op datasets van betere kwaliteit die basismodellen kunnen produceren die intuïtie over beweging en interactie in vele omgevingen kunnen overbrengen.
“Veel bedrijven doen momenteel veel gespecialiseerd werk gericht op individuele belichamingen, individuele omgevingen en individuele robots”, vertelde De Witte aan TechCrunch in een recente aflevering van Equity.
Veel van dat werk zal binnenkort overbodig worden, zo betoogt hij, door de opkomst van algemene modellen, zoals het model dat General Intuition heeft ontwikkeld en in gebruik heeft genomen.
“De generalisatie van het model zelf is het product”, zei hij. "Het feit dat het een basisniveau van redeneren over ruimte en tijd heeft, zal de reden zijn waarom mensen stoppen met het verzamelen van honderdduizenden of miljoenen uren aan gegevens uit de echte wereld. Omdat de realiteit is dat je maar een paar minuten nodig hebt."
General Intuition heeft zijn eigen basismodel gebouwd na training op basis van miljoenen uren aan videogamegegevens, inclusief informatie zoals welke knoppen op een controller een mens heeft ingedrukt en wanneer. Zowel De Witte als de hoofdinvesteerder van General Intuition, Vinod Khosla, beweren dat de actiegegevens de sleutel zijn tot het ontwikkelen van een mensachtige intuïtie voor ruimtelijk-temporeel redeneren.
De startup haalde vorige maand $320 miljoen op tegen een waardering van $2,3 miljard op basis van dat proefschrift. Het bedrijf heeft aangetoond dat zijn huidige model in staat is om zowel urenlang een videogame te spelen als een quadrupedale robot aan te drijven – de laatste nadat hij deze heeft verfijnd op basis van slechts acht minuten aan real-world robotgegevens.
“Het feit dat [de robot] in staat was om op kantoor met alleen de camera aan de voorkant een nulopname te maken, zonder andere sensoren, terwijl dynamische objecten werden geïntroduceerd en voorbijlopende mensen, was een grote verrassing voor ons”, zegt De Witte. “Ik denk dat dit een teken is van wat komen gaat.”
Het eindspel voor Algemene Intuïtie is niet om zelf robots te bouwen, maar om het basismodel van fysieke AI te worden, een basismodel waarop andere roboticabedrijven kunnen voortbouwen voor hun eigen machines. Of, zoals De Witte het verwoordde: "We gaan geen zelfrijdende autobedrijf bouwen. We gaan het voor de volgende persoon tien keer gemakkelijker maken om een zelfrijdende autobedrijf op te bouwen."