google学术被引数超 127000 的大神宣布守业，获 OpenAI 等机构在内投资 7000 万美元！
他就是来自 UC 伯克利的副教授 Sergey Levine，守业前任职于电气工程与计算机科学系，是深度强化进修规模超受欢迎的网红老师。
他在推特上兴奋地表示，此番守业，他将担任联合创始人，“与一群令人难以置信的朋友和长期合作者开启新的冒险。”
宗旨：为机械人建立大脑；
挑战：大规模机械人进修；
行动代号（公司名称）：Pi（读 π），即 Physical Intelligence。
宗旨是建立通用机械人模型
Pi 成立于今年，背后是一支机械人和 AI 专家团队，在机械人、工程和许多其他规模拥有深厚经验。
他们的计划是“创建可以为各种机械人和机械增添高级智能的软件”，最终宗旨是创建一种作为通用机械人系统的 AI。
这家公司的联合创始人兼 CEO 在公开场合解释：
我们的宗旨是通过一个通用模型将 AI 带入物理世界，这个模型可以为任何机械人或任何物理设备提供动力，基本上适用于任何应用。
Sergey Levine 本人在推特上举例说明，守业要做的事用于机械人控制，其重要程度就像 NLP 之于大模型。
而且需要注意的是，这件事并不简单。
要达到这个宗旨，不仅需要海量数据集，同时需要优化基础模型以及算法，此外，还需要设计出机械人控制、大规模多模态大模型训练问题的创造性解决方案。
而之所以要组队做这个颇具挑战性的事情，是因为在过去，这群人已经看到“大规模的机械进修问题”和“小数据集培养皿里的机械进修问题”完全不同。
“我们相信，这将为基础研讨突破打开大门。”
Pi 表示，守业后的第一步，是解决工程化、模型建立、数据收集等问题，当然了，组装机械人本体也刻不容缓。
据已曝光资料，Pi 已经从 OpenAI、红杉资本等方面获得了 7000 万美元融资。
创始团队阵容豪华
除了聚焦的赛道非常引人瞩目外，Pi 本身的创始团队阵容也非常豪华。
首先介绍一下联创之一，即我们开篇提到的 Sergey Levine。
他是 UC 伯克利电气工程和计算机科学系的副教授，专注于能够使 Autonomous Agents 通过进修获得复杂行为的算法，特别是能够使任何自主系统进修解决任何任务的通用方法。
Sergey Levine 因两件事而声名远播。
一是他是规模内的大神，不仅google学术被引用量为超过 12.7 万，还是不折不扣的顶会狂魔。
在此前的不完全统计中，Sergey Levine 2018 年在 ML 和 NLP 顶会上共发表 22 篇论文，与国内的周明（现澜舟科技创始人）、CMU 的 Graham Neubig 并列全球第一；ICML 2019，他参与论文数量排名第三；NeurIPS 2019、NeurIPS 2020，他均有 12 篇论文被接收……
其二，他属于 UC 伯克利的网红教授，此前推出的深度进修课程 Deep Reinforcement Learning（课程代号 CS 285）非常受欢迎。
Pi 的联合创始人兼 CEO，Karol Hausman，此前是google DeepMind 的研讨人员，同时是斯坦福大学的兼职教授。
Chelsea Finn，斯坦福计算机科学和电气工程系助理教授，google学术论文引用数超 4.7 万。
她的研讨主要面向机械人和其他智能体通过进修和交互发展广泛的智能行为的能力。此前，她还在google大脑工作过一段时间。
Brian Ichter，先后在google大脑和google DeepMind 的机械人团队任职。
他的研讨兴趣在于使移动机械人系统能够通过 ML 和大规模模型，在现实环境中规划和执行长期任务。
Suraj Nair，丰田研讨院 ML 研讨团队的研讨科学家，从事 ML、机械人和 CV 交叉规模的工作。
在集齐一团队的大牛之后，Pi 还表示，公司不会建造自己的硬件。
他们要做的，是购买各种不同的机械人，并在各式各样的机械人硬件上训练自己的 AI 模型。
本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：衡宇