تيم ByteDance Seed قد عرض للتو روبوتًا تعلم حقًا ربط الأحذية — يبدو الأمر بسيطًا، لكنه في الواقع يتطلب مستوى عاليًا من التقنية.

الاختراق الرئيسي يكمن في إطار العمل GR-RL الذي طوروه. هذا النظام يجمع بين استراتيجيات العمل اللغوية البصرية، ويستخدم التعلم المعزز للتدريب المتخصص، مما يمكنه من التعامل مع مهام السلسلة الطويلة والأشياء المرنة القابلة للتشوه مثل أربطة الأحذية بدقة ميليمترية.

بعبارة أخرى، لا يقتصر الأمر على أن "يفهم" الروبوت العملية بأكملها، بل يتعلم أيضًا التحكم بدقة في كل حركة عند التعامل مع أشياء ناعمة وقابلة للتشوه. هذا يمثل تقدمًا جوهريًا في مجال الروبوتات — من النموذج النظري إلى القدرة على التنفيذ العملي. وبمقارنة ذلك مع الاتجاهات الحالية في تطوير الذكاء الاصطناعي، فإن هذا النوع من الذكاء المادي يغير فهمنا للتعلم الآلي.