XTAG26 Apple Silicon ਐਪਲ ਦਾ MLX ਫਰੇਮਵਰਕ OpenClaw ਦੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਹਾਣੀ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀ ਹੈ। MLX ਆਲਸੀ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਮੈਮੋਰੀ ਐਕਸੈਸ, ਅਤੇ ਕੰਪੋਸੇਬਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਗਣਨਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ Apple Silicon CPU ਅਤੇ GPU ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, OpenClaw ਡਾਟਾ-ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਐਕਸਲੇਟਰ ਲਈ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਸ਼ਟਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ CUDA-ਅਧਾਰਿਤ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਦਾ ਹੈ।
OpenClaw ਦੀਆਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ MLX ਮੋਡੀਊਲ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ, ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅੱਪਡੇਟ, ਅਤੇ ਬੈਚ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਸਭ MLX ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਪੂਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲੂਪ ਮੈਮੋਰੀ ਕਾਪੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਨ-ਚਿੱਪ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ M2 ਅਲਟਰਾ Mac Studio 'ਤੇ, OpenClaw ਆਮ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ NVIDIA A100 ਦੇ 40 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿਖਲਾਈ ਥ੍ਰੋਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਨਤੀਜਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਡੈਸਕ 'ਤੇ ਬੈਠਦੀ ਹੈ ਅਤੇ 100 ਵਾਟਸ ਤੋਂ ਘੱਟ ਖਿੱਚਦੀ ਹੈ।
ਰੋਬੋਟਿਕ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਲਈ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ
OpenClaw ਸੰਪਰਕ-ਅਮੀਰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਇੱਕ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਇੰਜਣ ਦੇ ਨਾਲ ਜਹਾਜ਼। ਸਿਮੂਲੇਟਰ ਕਠੋਰ-ਸਰੀਰ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ, ਰਗੜ, ਨਰਮ ਸੰਪਰਕ, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਗਾੜਨਯੋਗ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਇੱਕ YAML-ਅਧਾਰਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਰਣਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਰੋਬੋਟ ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨ, ਵਸਤੂ ਜਿਓਮੈਟਰੀ, ਪਦਾਰਥਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ-ਪੜ੍ਹਨ ਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਕਸ ਦੇ ਬਾਹਰ, ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ 20 ਤੋਂ ਵੱਧ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ, ਸਟੈਕਿੰਗ, ਸੰਮਿਲਨ, ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਦੋ ਹੱਥੀਂ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਇਨਾਮ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ, ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਅਤੇ ਬੇਸਲਾਈਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਆਪਣੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕੋ।
ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ
OpenClaw ਵਿੱਚ ਦੋ ਕੋਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਾਗੂਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਪ੍ਰਾਕਸੀਮਲ ਪਾਲਿਸੀ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ (PPO) ਅਤੇ ਸਾਫਟ ਐਕਟਰ-ਕ੍ਰਿਟਿਕ (SAC)।
PPOਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਡਿਫੌਲਟ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। OpenClaw ਦਾ ਲਾਗੂਕਰਨ ਸਧਾਰਣ ਲਾਭ ਅਨੁਮਾਨ, ਮੁੱਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਲਿਪਿੰਗ, ਅਤੇ ਐਂਟਰੋਪੀ ਨਿਯਮਤਕਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਪ੍ਰੀਸੈੱਟ ਸਾਂਝੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਮਾਂਡ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕੋ।
SACਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਜੋ ਆਫ-ਪਾਲਿਸੀ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਐਕਸ਼ਨ ਸਪੇਸ ਤੋਂ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। OpenClaw ਦੇ SAC ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਐਂਟਰੋਪੀ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਟਵਿਨ ਕਿਊ-ਨੈੱਟਵਰਕ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹੀ ਰੀਪਲੇਅ ਬਫਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। SAC ਨਿਪੁੰਨ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਲਈ PPO ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਨਮੂਨਾ-ਕੁਸ਼ਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਰੀਪਲੇਅ ਬਫਰ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਦੋਵੇਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਹੁ-ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਰੋਲਆਊਟਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ M3 ਮੈਕਸ ਮੈਕਬੁੱਕ ਪ੍ਰੋ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ 64 ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਨੂੰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਦੋ ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕੰਮ ਲਈ ਪੂਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਮੈਕ ਮਿਨੀ ਅਤੇ Mac Studio
'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ OpenClaw ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਸਦੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਹੈ। M4 ਚਿੱਪ ਅਤੇ 16 GB ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਮੈਮੋਰੀ ਵਾਲਾ ਬੇਸ-ਮਾਡਲ ਮੈਕ ਮਿੰਨੀ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੋ ਹੱਥੀਂ ਤਾਲਮੇਲ ਜਾਂ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ, ਇੱਕ M2 ਅਲਟਰਾ ਅਤੇ 64 GB ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੈਮੋਰੀ ਵਾਲੇ Mac Studio ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਮੈਮੋਰੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ। ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਸਟੇਟ, ਪਾਲਿਸੀ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਵੈਲਯੂ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਅਤੇ ਰੀਪਲੇ ਬਫਰ ਸਾਰੇ ਇੱਕੋ ਮੈਮੋਰੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਕੋਈ PCIe ਰੁਕਾਵਟ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕੋਈ ਹੋਸਟ-ਟੂ-ਡਿਵਾਈਸ ਕਾਪੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਮੈਮੋਰੀ ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਫਾਇਦਾ OpenClaw ਨੂੰ ਸਮਾਨ ਕੀਮਤ ਵਾਲੇ x86-plus-GPU ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਭਾਰ ਵਰਗ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਪੰਚ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਮ-ਟੂ-ਰੀਅਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ
ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਤਾਂ ਹੀ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸਿੱਖੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਭੌਤਿਕ ਰੋਬੋਟਾਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। OpenClaw ਤਿੰਨ ਵਿਧੀਆਂ ਰਾਹੀਂ ਸਿਮ-ਟੂ-ਰੀਅਲ ਗੈਪ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਡੋਮੇਨ ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਸਿਮੂਲੇਟਰ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਗੜ, ਪੁੰਜ, ਅਤੇ ਐਕਚੁਏਟਰ ਦੇਰੀ ਇਸ ਲਈ ਨੀਤੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋਣਾ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਨਿਰੀਖਣ ਸ਼ੋਰ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ: ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ-ਸੰਪੂਰਨ ਨਿਰੀਖਣਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸੰਵੇਦਕ ਰੀਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਸ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਨਾਲ ਖਰਾਬ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੀਜਾ, ਐਕਸ਼ਨ ਸਮੂਥਿੰਗ: ਪਾਲਿਸੀ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਘੱਟ-ਪਾਸ ਫਿਲਟਰ ਉੱਚ-ਆਵਿਰਤੀ ਵਾਲੀਆਂ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਰੋਬੋਟ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਅਸਲ ਐਕਟੁਏਟਰ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
OpenClaw ਕਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਰੋਬੋਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਤੈਨਾਤੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰੋਸਸਨ ਵਿਡੋਐਕਸ 250, UFactory xArm, ਅਤੇ ROS 2 ਕੰਟਰੋਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੁਆਰਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਕੋਈ ਵੀ ਰੋਬੋਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਕ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਵਿਜ਼ਾਰਡ ਤੁਹਾਡੀ ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਅਤੇ ਅਸਲ ਰੋਬੋਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਾਇਨੇਮੈਟਿਕ ਆਫਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨੀਤੀ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਭੌਤਿਕ ਸੰਯੁਕਤ ਕੋਣਾਂ 'ਤੇ ਨਕਸ਼ੇ ਬਣ ਸਕੇ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ: ਸਥਾਪਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪਹਿਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਚਲਾਓ
OpenClaw ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਦਸ ਮਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ Python 3.11 ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ ਅਤੇ Apple Silicon ਵਾਲਾ ਮੈਕ ਹੈ। ਫਿਰ PyPI ਤੋਂ OpenClaw ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ:
pip install openclaw
ਅੱਗੇ, ਬਿਲਟ-ਇਨ ਟੈਸਟ ਸੂਟ ਚਲਾ ਕੇ ਇੰਸਟਾਲੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ:
openclaw test --quick
ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ:
ਨੂੰ X8TAG1LIX ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋopenclaw train --env GraspCube-v1 --algo ppo --steps 500000ਇਹ ਕਮਾਂਡ 500,000 ਕਦਮਾਂ ਲਈ ਕਿਊਬ-ਗ੍ਰੈਸਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਨ 'ਤੇ PPO ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ M2 ਮੈਕ ਮਿਨੀ 'ਤੇ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 90 ਮਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਲੌਗਇਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂlocalhost:8080'ਤੇ ਆਪਣੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਨੀਤੀ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ:
openclaw eval --env GraspCube-v1 --checkpoint latest --render
ਇਹ ਇੱਕ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ 3D ਦਰਸ਼ਕ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾਰੀ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇੱਥੋਂ, ਤੁਸੀਂ ਇਨਾਮ ਸ਼ੇਪਿੰਗ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਡਿਜ਼ਾਈਨ 'ਤੇ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਅਤੇ ਫਿਊਚਰ ਰੋਡਮੈਪ
OpenClaw ਆਪਣੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਿਆ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ 4,000 ਤੋਂ ਵੱਧ GitHub ਸਿਤਾਰੇ ਹਨ, 1,500 ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਡਿਸਕਾਰਡ ਕਮਿਊਨਿਟੀ, ਅਤੇ ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਵਰਚੁਅਲ ਦਫ਼ਤਰੀ ਘੰਟੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ।
2026 ਰੋਡਮੈਪ ਵਿੱਚ ਕਈ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਔਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਕੈਮਰਾ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਿਜ਼ਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਨੀਤੀਆਂ ਬੀਟਾ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਹਿਯੋਗ, ਜਿੱਥੇ ਕਈ ਰੋਬੋਟ ਹਥਿਆਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਰਗਰਮ ਵਿਕਾਸ ਅਧੀਨ ਹੈ। ਟੀਮ ਇੱਕ OpenClaw ਹੱਬ 'ਤੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ ਜਿੱਥੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਹੱਬ ਵਾਂਗ ਪਰ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼।
OpenClaw ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਖੋਜ ਦੇ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਵੱਲ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਕਦਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲ ਕੇ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਹਨ, ਮੈਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਮਾਲਕ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਅਸਲੀਅਤ ਤੱਕ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ-ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਮੂਰਤ AI ਲਈ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਪਿਛਲੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ।
Balinder Walia