RLWRLD, стартап у сфері робототехнічного ШІ, підтриманий LG Electronics, представив RLDX-1 — базову модель, призначену для роботизованих рук із п’ятьма пальцями в промислових застосуваннях, заявляє RLWRLD. Компанія опублікувала ваги моделі, код і технічну документацію на GitHub та Hugging Face.
Специфікації моделі та продуктивність
RLDX-1 поєднує зорові та мовні можливості з керуванням роботом під час руху, стверджує RLWRLD. Компанія заявила, що RLDX-1 показала кращі результати, ніж конкуруючі робототехнічні моделі від Nvidia та Physical Intelligence, на кількох бенчмарках. Наразі RLWRLD працює більш ніж із 10 корейськими та японськими підприємствами над робототехнічними проєктами.
Фінансування та стратегічне позиціонування
RLWRLD залучив приблизно 41 млн доларів США в раундах Seed 1 і Seed 2, заявляє RLWRLD. Серед інвесторів на етапі Seed — LG Electronics, CJ Logistics (компанія зі supply chain та доставки) і Mitsui Chemicals (японський виробник хімічної продукції), повідомляє RLWRLD.
Засновник Чонг-Хі Рю — серійний підприємець. Його попередня компанія Olaworks, корейський стартап зі комп’ютерного зору, була придбана Intel у 2012 році. RLWRLD зазначив, що це було перше придбання Intel корейського стартапу.
Компанію заснували у 2024 році; стратегія спирається на виробничі сильні сторони Кореї та Японії. RLWRLD вирішив зосередитися на базових моделях для робототехніки, а не виходити на перенасичений ринок великих мовних моделей (LLM).
Стратегія промислового впровадження
RLWRLD заявив, що його інвесторська мережа забезпечує реальні майданчики для роботи та ділові зв’язки, які підтримують збір даних і розгортання. Компанія навчає базові моделі в межах діючих промислових операцій через цю мережу, стверджує RLWRLD. Компанія також зазначила, що це створює власний «edge» із реальних даних у світі порівняно з моделями, які створюються переважно в лабораторних умовах.
RLWRLD будує партнерства з виробниками роботів, зокрема Rainbow Robotics — південнокорейською робототехнічною компанією, повідомляє RLWRLD. Підхід компанії робить акцент на розгортанні моделей у регіонах із глибокою експертизою у виробництві — замість розробки робототехнічних рішень у ізоляції.