İşten çıkarılan çalışanlar geri döner ve Meta, Metaverse'yi yeniden inşa eder! Gerçekçi görüntü veri kümeleri yayınlayın, küresel bir turda AR gözlüklerini bir araya getirin

**Kaynak:**Xinzhiyuan

**Giriş: **Meta'nın meta veri deposu keşfi durmadı. İşten çıkarılan çalışanları geri çağırmak, ultra gerçekçi gerçek dışı görüntü veri setleri yayınlamak, AR gözlüklerini dünya çapında monte etmek...

Görsel kaynağı: Unbounded AI tarafından oluşturuldu

Meta'nın metaverse araştırması hala devam ediyor.

Son zamanlarda Meta, sentetik veriler ile gerçek dünya verileri arasındaki mesafeyi kısaltmayı umarak Unreal Engine ile yeni bir gerçekçi sentetik veri seti geliştirdi.

Ayrıca, yalnızca dahili geliştirme ve halka teşhir için kullanılacak yeni bir çift AR gözlüğü yapmayı planlıyorlar.

Camların üretim sürecinin anakara Çin, Tayvan ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki fabrikaları içerdiği bildiriliyor. Bunun nedeni, lenslerin Amerika Birleşik Devletleri dışına kolayca ihraç edilemeyecek askeri sınıf bir malzeme içermesidir.

Ayrıca Meta, işten çıkarılan eski çalışanları yavaş yavaş işe almak için bir "eski çalışan portalı" bile kurdu.

Gerçek Gerçek Dışı Görüntü Veri Kümesi

Meta tarafından başlatılan Photorealistic Unreal Graphic (PUG, Photorealistic Graphic) veri seti, yapay zeka görüş sistemlerinin daha kontrol edilebilir ve sağlam bir şekilde değerlendirilmesini ve eğitilmesini sağlar.

Bu veri seti, görüntü modellerini ve görüntü sistemlerini eğitmek ve değerlendirmek için Unreal Engine aracılığıyla 200.000'den fazla hayvan görüntüsünü ve çeşitli pozlar, ışıklandırma ve arka planlar dahil yüzbinlerce görüntüyü sentezler.

PUG, Unreal Engine tarafından sentezlenen görüntüyü kullandığından, kullanım kapsamını daha önce benzer görüntü veri kümelerine göre büyük ölçüde genişleten görüntü malzemesinin gerçekçiliğini sağlar.

PUG 4 bölümden oluşur:

1. PUG Hayvanı

Dağıtım dışı genellemeyi incelemek ve aşağıdakileri içeren temel modelleri incelemek için temsil alanları:

4 boyut, 3 doku ve 4 farklı yön dahil olmak üzere 70 hayvan kaynağını kapsayan 215.040 önceden işlenmiş görüntü.

2. PUG ImageNet

Veri seti, aşağıdakiler dahil olmak üzere birden çok değişken üzerinde görüntü sınıflandırıcıların kararlılığının ayrıntılı bir şekilde değerlendirilmesi için yeni ve verimli bir kıyaslama sağlar:

151 ImageNet tipi (sınıf), 64 arka plan, 7 boyut, 10 doku, 18 görüntüleme açısı, 18 Karakter Yönü ve 7 ışık yoğunluğu.

3. PUG SPAR (Sahne, Pozisyon, Nitelik, İlişki)

Veri seti, görsel dil modellerini değerlendirmek için kullanılır ve sentetik verilerin mevcut kıyaslamaların sınırlamalarını ele almak için nasıl kullanılabileceğini gösterir. Bu içerir:

43.560 önceden işlenmiş görüntü, 10 arka plan, 32 hayvan, 4 ilişki (sol/sağ, alt/üst), 4 özellik (mavi/kırmızı, çimen/taş).

4. PUG AR4T

Uzamsal ilişkilerin ve niteliklerin görsel dil modellerinde ince ayar yapmak için yaklaşık 250.000 görüntü sağlar.

Meta, belirli bir özelliğin görüntülerini kolayca örnekleyebilecekleri gerçekçi etkileşimli ortamlar oluşturmak için Unreal Engine'i kullandı.

Aşağıdaki resim, Meta'nın PUG veri setini oluşturmak için Unreal Engine'i ve örnek resimleri nasıl kullandığını göstermektedir.

Sentetik görüntü veri kümeleri, derin sinir ağlarını tasarlamak ve değerlendirmek için sayısız avantaj sunar.

Sentetik veri kümeleri gerektiği kadar çok veri örneğini işleyebilir ve ayrıca her sahneyi hassas bir şekilde kontrol edebilir ve ince taneli ek açıklama veri etiketleri üretebilir, makul deneyler için ilgilenilen değişkenleri izole etmek için eğitim ve test arasındaki dağılım değişikliklerini tam olarak kontrol edebilir.

Bununla birlikte, mevcut sentetik veri setleriyle ilgili en büyük sorun, yeterince gerçekçi olmamasıdır ve bu da veri setinin kullanım kapsamını ciddi şekilde sınırlar.

Ancak, gerçek bir görüntü veri seti kullanılırsa, gizlilik ve telif hakkı kısıtlamalarına tabi olacaktır.

Gerçek görüntü veri setlerini Unreal Engine aracılığıyla sentezlemek bu sorunları çok iyi çözebilir.

Meta, bir dizi alanı kapsayan veri üretme yeteneğinin, görsel dil modellerinin değerlendirilmesini ve eğitimini mevcut test ölçütlerinden daha güvenilir hale getirebileceğini söylüyor.

Araştırmacılar, veri kümelerine ek olarak, gerçek dünya veri kümeleriyle kontrol edilmesi zor olan aydınlatma ve görüş açıları gibi faktörleri tam olarak belirleyerek kendi verilerini oluşturmak için PUG ortamını kullanabilirler.

Kendi PUG veri kümenizi nasıl oluşturabilirsiniz

Ayrıca Meta, kendi benzersiz PUG veri setini oluşturmak için Unreal Engine'in nasıl kullanılacağını da ayrıntılı olarak tanıttı.

Kullanım klavuzu:

İlki, Unreal Engine 5'i edinmek için Epic Games'i indirmek. Ardından yeni bir Pixel akış projesi oluşturun.

Unreal Engine'i daha önce hiç anlamadıysanız, basit bir giriş için resmi Demo'yu indirebilirsiniz.

Ardından, Blueprintsd'nin temel mekanizmasını anlamak için Unreal 5 motorunun resmi tanıtımını okuyun.

Demoyu indirdikten sonra Content/Blueprints/CharacterConfig klasöründe bulunan DTCharSelect tablo dosyasını aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi açın.

Bu tablo, Unreal Environment yoluyla yüklenebilen tüm varlıkları listeler. Yeni karakterler eklemek istiyorsanız, tabloda yeni bir giriş oluşturmanız yeterlidir.

AR gözlükleri gelecek yıl piyasaya sürülebilir: ABD'de monte edilmiş askeri malzemeler

Ayrıca Meta, 2024 yılında yaklaşık 1.000 adet üretimle birinci nesil AR gözlüğü piyasaya sürmeyi planlıyor.

Bu 1.000 AR gözlüğü yalnızca dahili testler ve halka açık gösterim için kullanılacak ve halka açıklanmayacaktır.

Sayı küçük olsa da, Meta bu AR gözlüğü üretmek için pek çok zahmetten geçti.

Gözlükler, pahalı bir uzamsal hesaplama cihazı olarak konumlandırılmıştır.

Lensler, ihracatı kısıtlanmış malzemeler içerdiğinden, bu gözlüğün elde tutulan denetleyicisi ve kablosuz bilgi işlem çekirdeği anakara Çin'de ve Tayvan, Çin'de üretilecek ve ardından Amerika Birleşik Devletleri'ne gönderilecek ve burada birlikte monte edilecekler. bitmiş bir ürün oluşturmak için lensler.

Bunun nedeni, Meta'nın dahili kod adı "Orion" olan AR gözlüklerinde lens malzemesi olarak silisyum karbür (SiC) adı verilen bir bileşiği kullanmayı planlamasıdır. Ancak bileşik, hükümet tarafından diğer ülkelere ihracattan kısıtlanmıştır.

Geçmişteki cam malzemelerle karşılaştırıldığında, silisyum karbür lense daha geniş bir görüntü yansıtabilir ve görüş alanı daha geniştir. Ama aynı zamanda daha pahalı.

Orion AR gözlüklerinin görüş alanı çapraz olarak yaklaşık 70°'dir, Magic Leap 2'den (66°) biraz daha geniş ve HoloLens 2'den (52°) çok daha geniştir.

Meta'nın halka açıklanmayacak bir ürüne bu kadar çok harcaması, yatırımcıların Meta'nın Reality Labs birimi tarafından yapılacak harcamalarla ilgili endişelerini artırabilir.

Bunların arasında Reality Labs departmanı ağırlıklı olarak artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) ürünleri geliştiriyor.

Bununla birlikte, şimdiye kadar, sanal gerçeklik pazarı hala küçük ve artırılmış gerçeklik teknolojisi hala geliştirme aşamasında ve iniş senaryoları nispeten sınırlı.

Meta, pazarda Meta'nın lider konumunu oluşturmayı umarak bu iki alana büyük yatırımlar yaptı.

Her iki alanda da Meta, iyi finanse edilen bir rakiple rekabet etmek zorundadır: Apple'ın Vision Pro kulaklığı.

Meta, yavaşlayan gelir artışı ve artan yatırımcı baskısı ışığında şirket çapında maliyetleri düşürdü, ancak Meta'nın Reality Labs birimindeki toplam yatırımı hala artıyor.

Son 18 ayda sektör bu yıl 21 milyar dolar zarar etti.

Meta'nın yalnızca birinci nesil AR gözlüklerini şirket içi bir ürün olarak gönderme kararının kendisi maliyet düşürücü bir harekettir.

Ayrıca Çin'deki fabrikaların seçimi de maliyet düşürmenin bir parçasıdır.

Amerika Birleşik Devletleri'nde montaj işçileri işe alındığında, saatlik ücretler 16,75 ABD Doları ile 28,27 ABD Doları arasında değişmektedir. Anakara Çin ve Tayvan, Çin'deki üretim maliyetinden çok daha yüksek.

Aynı şekilde, Apple gibi donanım üreten diğer ABD teknoloji şirketleri de ürünlerinin çoğunu Çin'de üretiyor.

Buna rağmen, birinci nesil AR gözlüklerinin maliyeti hala oldukça yüksek çünkü lenslerin Amerika Birleşik Devletleri'nde üretilip monte edilmesi gerekiyor.

İşten çıkarılan çalışanları yeniden işe alma

Son haftalarda Meta, özellikle mühendislik ve teknoloji rolleri için işe alım hızını yavaş yavaş artırmaya başladı.

Kasım ayından bu yana, Meta tarafından işten çıkarılan çalışanlar, özel bir "eski çalışan portalı" aracılığıyla şu anda işe aldıkları pozisyonlara yeniden başvurabiliyorlar.

Şu anda altyapı ve veri merkezlerindeki bazı önemli teknoloji rolleriyle birlikte, başta yazılım, donanım ve AR/VR pozisyonları olmak üzere yüzlerce iş işe alınıyor.

Konuya aşina bir kişi, operasyon pozisyonunun serbestleştirilmediğini ve işe alım pozisyonlarının hepsinin belirli çıktı gereksinimleri olan pozisyonlar olduğunu, çünkü Meta'nın bir bütün olarak yönetici seviyesindeki pozisyonların sayısını azalttığını söyledi.

Meta işe alım, esas olarak zengin iş deneyimine sahip çalışanları hedefleyerek yeni mezunların ve stajyerlerin işe alınmasını azaltır.

İşten çıkarılan mühendisin seviyesi ve performans değerlendirmesi ne kadar yüksekse, yeniden işe alınma olasılığı o kadar yüksektir.

Yeniden işe alınan çalışanların çoğu eskisinden daha düşük pozisyon ve maaşlarla yeni pozisyonlara yerleştirilecek.

Meta tarafından yeniden işe alınan bir çalışan, yaklaşık %10'luk bir maaş kesintisi yaptığını söyledi. Ancak Meta'nın hisse fiyatının son zamanlarda artış gösterdiği göz önüne alındığında, Meta bu seviyeye bir yıl içinde ulaşmayı bekliyor.

Maliyetleri düşürmenin ve verimliliği artırmanın tatlılığını tatmış olan Xiao Zha, hâlâ metaverse yolunda emin adımlarla ilerliyor gibi görünüyor.

Referanslar: