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AI研究解决自动驾驶汽车远程操作服务质量预测中的概念漂移问题
本文介绍了一个用于预测自动驾驶汽车远程操作服务质量（QoS）的框架，重点关注上行链路数据速率和往返延迟。所提出的方法旨在通过将历史数据整合到预测流程中，来缓解由概念漂移引起的机器学习模型性能下降。此外，还提出了一个用于关键场景检测的指标，以专门评估远程操作预测性能。
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远程操作用于机器人训练面临不可持续的劳动力和数据规模问题
通过远程操作训练人形机器人由于所需的海量劳动力和数据规模而面临重大挑战。依赖人类演示来训练物理AI系统并非可持续的长期策略。
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COBALT平台使用智能手机进行众包机器人学习数据
研究人员开发了COBALT，一个基于云的远程操作平台，使用智能手机收集大规模机器人学习数据。该系统允许多个用户同时为机器人训练做出贡献，显著降低了成本，并实现了几乎任何地方的数据收集。一项用户研究证实，基于智能手机的操作与专用硬件一样有效，在短短五天内就收集了来自九个国家的7500多个演示。