TwelveLabs, 1인칭 비디오를 로봇 훈련 데이터로 변환하는 Pegasus 1.6 출시
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핵심 포인트
- TwelveLabs는 로봇 공학 및 물리적 AI에 대한 느린 수동 라벨링 자동화를 목표로 기본 자기중심적 비디오 지원 기능을 갖춘 Pegasus 1.6을 출시했습니다.
- 비디오 인텔리전스 모델은 로봇 팀이 의존하는 느린 수동 라벨링을 자동화하는 것을 목표로 기본 자기 중심적 이해를 추가합니다.
- 로봇에게 세탁물 개는 방법을 가르치는 것은 사람이 세탁물을 개는 장면을 몇 시간 동안 보는 것에서 시작됩니다.
본문
TwelveLabs는 로봇 공학 및 물리적 AI에 대한 느린 수동 라벨링 자동화를 목표로 기본 자기중심적 비디오 지원 기능을 갖춘 Pegasus 1.6을 출시했습니다. 비디오 인텔리전스 모델은 로봇 팀이 의존하는 느린 수동 라벨링을 자동화하는 것을 목표로 기본 자기 중심적 이해를 추가합니다. 로봇에게 세탁물 개는 방법을 가르치는 것은 사람이 세탁물을 개는 장면을 몇 시간 동안 보는 것에서 시작됩니다. 2026년 10월 6일, 회사는 자기중심적 비디오를 기본적으로 지원하는 비디오 인텔리전스 모델인 Pegasus 1.6을 출시했습니다. 이는 모델의 핵심 디자인에 내장된 1인칭 시점으로 촬영한 영상을 의미합니다. 로봇 공학 및 물리적 AI 팀은 수많은 원본 영상을 보유하고 있으며 이를 사용 가능한 교육 데이터로 더 빠르게 전환할 수 있는 방법이 점점 더 필요해지고 있습니다.
비디오 외에도 Pegasus 1.6은 요청당 1~20개의 이미지에 대한 이미지 분석을 지원합니다. Pegasus 1.6은 최대 2시간 길이의 긴 비디오를 처리할 수 있을 만큼 큰 261,120개의 토큰 컨텍스트 창을 제공합니다. 자기중심적 영상에 직접 라벨을 붙이는 데에는 영상 1시간당 70~155시간이 소요됩니다. TwelveLabs는 이 모델을 자동차 제조업체와 로봇 회사가 신중하게 선별된 소규모 데이터 세트에서 비디오에 캡처된 실제 인간 경험을 기반으로 구축된 확장 가능한 파이프라인으로 전환할 수 있는 방법으로 모델을 포지셔닝하고 있습니다. 대규모 작업을 계획하는 팀에 대한 한 가지 주의 사항: 배치 분석은 여전히 Pegasus 1.5에서 처리되므로 대용량 대량 처리가 아직 새 모델로 완전히 이동되지 않았습니다. Pegasus 1.6은 비디오 분석을 자동화하여 잠재적으로 AI 개발 및 운영 효율성을 변화시켜 로봇 공학 교육을 가속화합니다.
TwelveLabs가 Pegasus 1.6을 출시하여 1인칭 비디오를 로봇 훈련 데이터로 전환하는 게시물이 Crypto Briefing에 처음 등장했습니다.