Artwork

المحتوى المقدم من Conviction. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Conviction أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.
Player FM - تطبيق بودكاست
انتقل إلى وضع عدم الاتصال باستخدام تطبيق Player FM !

The Robotics Revolution, with Physical Intelligence’s Cofounder Chelsea Finn

35:14
 
مشاركة
 

Manage episode 472426317 series 3444082
المحتوى المقدم من Conviction. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Conviction أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

This week on No Priors, Elad speaks with Chelsea Finn, cofounder of Physical Intelligence and currently Associate Professor at Stanford, leading the Intelligence through Learning and Interaction Lab. They dive into how robots learn, the challenges of training AI models for the physical world, and the importance of diverse data in reaching generalizable intelligence. Chelsea explains the evolving landscape of open-source vs. closed-source robotics and where AI models are likely to have the biggest impact first. They also compare the development of robotics to self-driving cars, explore the future of humanoid and non-humanoid robots, and discuss what’s still missing for AI to function effectively in the real world. If you’re curious about the next phase of AI beyond the digital space, this episode is a must-listen.

Sign up for new podcasts every week. Email feedback to [email protected]

Follow us on Twitter: @NoPriorsPod | @Saranormous | @EladGil | @ChelseaFinn

Show Notes:

0:00 Introduction

0:31 Chelsea’s background in robotics

3:10 Physical Intelligence

5:13 Defining their approach and model architecture

7:39 Reaching generalizability and diversifying robot data

9:46 Open source vs. closed source

12:32 Where will PI’s models integrate first?

14:34 Humanoid as a form factor

16:28 Embodied intelligence

17:36 Key turning points in robotics progress

20:05 Hierarchical interactive robot and decision-making

22:21 Choosing data inputs

26:25 Self driving vs robotics market

28:37 Advice to robotics founders

29:24 Observational data and data generation

31:57 Future robotic forms

  continue reading

135 حلقات

Artwork
iconمشاركة
 
Manage episode 472426317 series 3444082
المحتوى المقدم من Conviction. يتم تحميل جميع محتويات البودكاست بما في ذلك الحلقات والرسومات وأوصاف البودكاست وتقديمها مباشرة بواسطة Conviction أو شريك منصة البودكاست الخاص بهم. إذا كنت تعتقد أن شخصًا ما يستخدم عملك المحمي بحقوق الطبع والنشر دون إذنك، فيمكنك اتباع العملية الموضحة هنا https://ar.player.fm/legal.

This week on No Priors, Elad speaks with Chelsea Finn, cofounder of Physical Intelligence and currently Associate Professor at Stanford, leading the Intelligence through Learning and Interaction Lab. They dive into how robots learn, the challenges of training AI models for the physical world, and the importance of diverse data in reaching generalizable intelligence. Chelsea explains the evolving landscape of open-source vs. closed-source robotics and where AI models are likely to have the biggest impact first. They also compare the development of robotics to self-driving cars, explore the future of humanoid and non-humanoid robots, and discuss what’s still missing for AI to function effectively in the real world. If you’re curious about the next phase of AI beyond the digital space, this episode is a must-listen.

Sign up for new podcasts every week. Email feedback to [email protected]

Follow us on Twitter: @NoPriorsPod | @Saranormous | @EladGil | @ChelseaFinn

Show Notes:

0:00 Introduction

0:31 Chelsea’s background in robotics

3:10 Physical Intelligence

5:13 Defining their approach and model architecture

7:39 Reaching generalizability and diversifying robot data

9:46 Open source vs. closed source

12:32 Where will PI’s models integrate first?

14:34 Humanoid as a form factor

16:28 Embodied intelligence

17:36 Key turning points in robotics progress

20:05 Hierarchical interactive robot and decision-making

22:21 Choosing data inputs

26:25 Self driving vs robotics market

28:37 Advice to robotics founders

29:24 Observational data and data generation

31:57 Future robotic forms

  continue reading

135 حلقات

كل الحلقات

×
 
Loading …

مرحبًا بك في مشغل أف ام!

يقوم برنامج مشغل أف أم بمسح الويب للحصول على بودكاست عالية الجودة لتستمتع بها الآن. إنه أفضل تطبيق بودكاست ويعمل على أجهزة اندرويد والأيفون والويب. قم بالتسجيل لمزامنة الاشتراكات عبر الأجهزة.

 

دليل مرجعي سريع

حقوق الطبع والنشر 2025 | سياسة الخصوصية | شروط الخدمة | | حقوق النشر
استمع إلى هذا العرض أثناء الاستكشاف
تشغيل