تفتح Physical Intelligence خدمة تجريبية للفرق التي تريد تكييف نماذجها الروبوتية مع أجهزتها ومهامها. ويقول إعلان Pi APIالمنشور في 13 أكتوبر إن الفريق يستطيع تحميل بيانات الروبوت وضبط نموذج على بنية تحتية تديرها Pi ثم استدعاء النموذج الناتج عبر استدلال مستضاف. يبدأ الوصول بطلب، وتقول Pi إنها ستضم الفرق على دفعات.
يغير ذلك مكان إنجاز بعض أعمال هندسة النماذج. فلا يزال مطور الروبوت بحاجة إلى آلة مناسبة ومهمة تستحق الأتمتة وعروض توضيحية لها وطريقة لاختبار النموذج على الآلة. وتقترح Pi تشغيل طبقة التدريب وخدمة النموذج التي تربط هذه العناصر.
التغيير الكبير
- ما الذي تغير: تقدم Pi تكييفا مستضافا لنماذجها الروبوتية لفرق مختارة. ويضم مستودعها العام openpi بالفعل نقاط تحقق أقدم وأمثلة للفرق المستعدة لتشغيل حزمة تدريبها بنفسها؛ وتضيف النسخة التجريبية مسارا مُدارا للضبط والاستدلال.
- لماذا يهم ذلك: قد يتيح نقل بنية التدريب إلى Pi لفريق الروبوتات تكريس جهد أكبر لجمع عروض توضيحية مفيدة وتقييم السلوك على أجهزته. لكن الخدمة لا توفر الروبوت ولا تحدد المهمة الناجحة ولا تثبت أن العميل يستطيع التشغيل بأمان.
- ما ينبغي متابعته: ستعتمد قيمة النسخة التجريبية على قابلية تكرار نتائج المهام وعملية شروط التكامل. وقد وصفت Pi أمثلة لشركاء، لكن مواد الإطلاق العامة لا تحدد إصدار النموذج أو الأجهزة المدعومة أو الأسعار أو عقد API أو شروط السلامة.
العمل الذي ينتقل إلى Pi
تصف Pi تسلسلا يبدأ بتحميل البيانات، ثم إطلاق الضبط الدقيق على مواردها الحاسوبية المُدارة، وبعدها استخدام بوابة مستضافة للاستدلال. وفي وصف سير العمل توجه بيانات التقييم التكرار التالي. يجمع المطور العروض التوضيحية ويدرّب ويختبر على روبوت ويدرس الإخفاقات ليقرر البيانات التالية التي ينبغي جمعها. والهدف من API هو تمكين المطور من تشغيل هذه الحلقة بصورة مستقلة بينما تدير Pi بنية النموذج.
وتُظهر قاعدة الشيفرة openpi للشركة المسار السابق الذي يتولاه الفريق بنفسه. فهي تتضمن نقاط تحقق π₀ وπ₀-FAST وπ₀.₅ وأمثلة لتحويل مجموعة بيانات وإعداد الضبط وخدمة سياسة. وتوضح متطلبات GPU وخطوات إعداد البيانات المنشورة سبب جاذبية التدريب المُدار لفريق يملك خبرة روبوتية لكن بنيته للتعلم الآلي محدودة. ولم يحدد الإعلان إصدار نموذج النسخة التجريبية، لذلك لا ينبغي الخلط بين النماذج مفتوحة المصدر والنموذج المحدد الذي تقدمه API.
تقول Pi إن أحدث نموذج API يملك قدرات محسنة وإن ضبطه للشركاء أكثر كفاءة في استخدام البيانات. ولا ينشر إعلان الإطلاق مجموعة بيانات مقارنة أو بروتوكول معيار أو معدلات نجاح للمهام لقياس هذا الادعاء. ويذكر أيضا أن معظم التطبيقات المعروضة استخدمت استدلالا مستضافا في السحابة وأن بعضها واجه صعوبات في الاتصال بالشبكة. وهذا مهم لآلة متحركة تعتمد حلقة التحكم فيها على خدمة بعيدة، مع أن المنشور لا يحدد متطلبات زمن الاستجابة أو الموثوقية.
ما الذي يجب أن يقدمه الفريق
يسأل طلب الانضمام إلى النسخة التجريبية من سيُدرّب السياسة داخل الفريق، وما خبرتهم ببيانات الروبوتات وتقييم السياسات، وما المهمة المحددة التي يريدون إنجازها، وكم لديهم من بيانات التحكم عن بعد أو المحاكاة. ويسأل أيضا عن عدد الروبوتات وأنواعها وموقع الاستدلال المفضل ومعايير نجاح المهمة. هذه أسئلة في الطلب، وليست حدود أهلية منشورة أو ضمانا لتوفر الاستدلال المحلي. ويعرض النموذج خيارات السحابة والمحلي وكليهما وغير متأكد؛ أما الإعلان فيصف استدلالا مستضافا.
تشير هذه الأسئلة إلى الجزء الذي لا تستطيع الخدمة أتمتته نيابة عن العميل: تحديد السلوك الصحيح على روبوت بعينه وقياسه عليه. وتصف Pi شركاء أوائل يكررون دورات العروض والاختبارات والإخفاقات. وتشمل أمثلتها روبوت Axol من Almond، وهو روبوت ذو ذراعين ظهر وهو يزيل النتوءات من فواصل تُستخدم في التجميع بعد أربعة أيام من تكرار العمل عبر API. كما تصف Pi جرافة Actor ذات العجلات وهي تغرف المواد وتحملها في نشر تجاري. هذه روايات ومقاطع اختارتها Pi، وليست قياسات مستقلة للموثوقية أو السلامة أو الأداء العام عبر أجهزة مختلفة.
المسار العام الحالي هو التقدم بطلب للوصول إلى النسخة التجريبية. ولم تنشر Pi في المواد التي راجعناها عقد API مفتوحا أو مخطط الطلب والاستجابة أو اسم نموذج النسخة التجريبية أو مصفوفة توافق الأجهزة أو الأسعار أو شروط التعامل مع البيانات أو اتفاقية سلامة. وسيحتاج الفريق الذي يقيم الخدمة إلى هذه الشروط واختبارات روبوت متكررة من جانبه قبل الحكم على ملاءمة الاستدلال المستضاف لتشغيل حقيقي.
تغطية ذات صلة
سبق أن تناولت BIG CHANGE سياسة الروبوتات من Runway المدربة بالفيديو و مصنع البيانات الياباني للروبوتات الشبيهة بالبشر. ويتناولان أعمالا ذات صلة بالنماذج والبيانات. أما إعلان Pi في 13 أكتوبر فهو حدث منفصل لإتاحة خدمة.
المصادر والمزيد من القراءة
- Physical Intelligence، “Frontier Models for Every Robot: Announcing our API beta”(13 أكتوبر 2026). وصف المطور لرفع البيانات والضبط والاستدلال المستضاف ودورة التقييم، مع عروض توضيحية مختارة للشركاء. وأوصاف الأداء والنشر هي ادعاءات الشركة.
- Physical Intelligence، طلب الانضمام إلى النسخة التجريبية من API(اطّلع عليه في 14 أكتوبر 2026). يوثق القبول على دفعات والمعلومات المطلوبة من المتقدمين. ولا تثبت خيارات النموذج توفر منتج للاستدلال المحلي.
- Physical Intelligence، مستودع openpi(اطّلع عليه في 14 أكتوبر 2026). يوثق نقاط تحقق النماذج المنشورة علنا وأمثلة الضبط الذي يديره المستخدم. ولا يوثق عقد النسخة التجريبية الجديدة أو يحدد النموذج الذي تقدمه.
