NVIDIA investe na coreana RLWRLD, que lança o DexBench, um teste de 15 tarefas para mãos de humanoides construído sobre o simulador da NVIDIA

A NVIDIA anunciou em 9 de novembro que vai investir na RLWRLD, uma startup de Seul que desenvolve modelos fundacionais para robôs, durante um fórum de startups que organizou com o Ministério da Ciência sul-coreano no AI Day Seoul. O dinheiro vem da própria NVIDIA, e não do seu braço NVentures, segundo o Seoul Economic Daily, e o mesmo anúncio citou dois desenvolvedores coreanos de modelos de linguagem, Upstage e Motif Technologies. Nenhuma das partes informou o valor. O The Elec relata que a RLWRLD está captando cerca de 200 bilhões de wons com avaliação pré-money de aproximadamente 1 trilhão de wons.

O que a RLWRLD mostrou no palco explica o interesse da NVIDIA melhor do que a rodada. O DexBench, um benchmark que mede como robôs humanoides manipulam objetos com mãos de cinco dedos, é construído sobre o Isaac Lab-Arena e o motor de física Newton, ambos da NVIDIA. Entrar no capital de quem escreve a prova ajuda a tornar o simulador da NVIDIA o lugar onde as mãos robóticas recebem nota.

Quinze tarefas em quatro ambientes de trabalho, avaliadas no que o modelo nunca viu

A versão mostrada em Seul tem 15 tarefas em varejo, logística, montagem e alimentos e bebidas de hotel, com mãos e produtos modelados a partir de especificações reais, segundo o anúncio da empresa. Além da taxa de sucesso, mede a generalização em três eixos: objetos desconhecidos, física diferente e disposições alteradas. Quando a RLWRLD e a NVIDIA descreveram o DexBench pela primeira vez, em junho, listaram 18 tarefas "atômicas" em cinco domínios de habilidade.

A RLWRLD diz que vai publicar o código, os ambientes, os recursos de simulação, os dados de treinamento, os modelos de referência e um ranking, sem dar data. A Genesis AI e a Mimic Robotics estão testando o benchmark em acesso antecipado. "O progresso da IA robótica só pode ser ligado a implantações reais se conseguirmos medir de forma objetiva a manipulação precisa em ambientes industriais reais", disse o CEO, Ryu Jung-hee.

O ponto fraco é quem entrega primeiro. A referência inicial vem do RLDX 1.1, o próximo modelo da própria RLWRLD, e em junho a empresa afirmou que seu RLDX-1 superou o GR00T N1.6 da NVIDIA e o π0.5 da Physical Intelligence em oito benchmarks de simulação. Para o Robrief, um ranking cuja primeira entrada é o modelo do próprio autor soa como marketing até que laboratórios externos publiquem suas pontuações.