Những nhân viên bị sa thải trở lại và Meta xây dựng lại Metaverse! Xuất bản bộ dữ liệu hình ảnh thực tế, lắp ráp kính AR trên hành trình toàn cầu

**Nguồn:**Xinzhiyuan

**Giới thiệu: **Quá trình khám phá thế giới meta của Meta vẫn chưa dừng lại. Thu hồi nhân viên bị sa thải, phát hành bộ dữ liệu hình ảnh phi thực tế siêu thực, lắp ráp kính AR trên toàn thế giới...

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi Unbounded AI

Quá trình khám phá metaverse của Meta vẫn đang diễn ra.

Gần đây, Meta đã phát triển một bộ dữ liệu tổng hợp thực tế mới với Unreal Engine, với hy vọng rút ngắn khoảng cách giữa dữ liệu tổng hợp và dữ liệu trong thế giới thực.

Họ cũng có kế hoạch tạo ra một cặp kính AR mới sẽ chỉ được sử dụng để phát triển nội bộ và hiển thị công khai.

Được biết, quy trình sản xuất kính có sự tham gia của các nhà máy ở Trung Quốc đại lục, Đài Loan và Hoa Kỳ. Lý do là các thấu kính có chứa vật liệu cấp độ quân sự không thể dễ dàng xuất khẩu ra bên ngoài Hoa Kỳ.

Ngoài ra, Meta thậm chí còn thiết lập một "cổng nhân viên cũ" để từ từ tuyển dụng những nhân viên cũ đã bị sa thải.

Bộ dữ liệu hình ảnh thực không thực

Bộ dữ liệu Photorealistic Unreal Graphic (PUG, Photorealistic Graphic) do Meta khởi chạy cho phép đánh giá và đào tạo các hệ thống thị giác trí tuệ nhân tạo một cách dễ kiểm soát và mạnh mẽ hơn.

Bộ dữ liệu này tổng hợp hơn 200.000 hình ảnh động vật thông qua Unreal Engine và hàng trăm nghìn hình ảnh bao gồm nhiều tư thế, ánh sáng và phông nền khác nhau, làm cơ sở cho việc đào tạo và đánh giá các mô hình hình ảnh và hệ thống hình ảnh.

Bởi vì PUG sử dụng hình ảnh được tổng hợp bởi Unreal Engine, nó đảm bảo tính chân thực của chất liệu hình ảnh, giúp mở rộng đáng kể phạm vi sử dụng so với các bộ dữ liệu hình ảnh tương tự trước đây.

PUG bao gồm 4 phần:

1. Động vật PUG

Không gian biểu diễn để nghiên cứu khái quát hóa ngoài phân phối và nghiên cứu các mô hình cơ bản, bao gồm:

215.040 hình ảnh dựng sẵn, bao gồm 70 tài nguyên động vật, bao gồm 4 kích cỡ, 3 kết cấu và 4 hướng khác nhau.

2. PUG ImageNet

Bộ dữ liệu cung cấp một điểm chuẩn mới và hiệu quả để đánh giá chi tiết về tính ổn định của các bộ phân loại hình ảnh qua nhiều biến số, bao gồm:

151 loại ImageNet (lớp), 64 hình nền, 7 kích cỡ, 10 họa tiết, 18 góc nhìn, 18 Định hướng ký tự và 7 cường độ ánh sáng.

3. PUG SPAR (Cảnh, Vị trí, Thuộc tính, Mối quan hệ)

Bộ dữ liệu được sử dụng để đánh giá các mô hình ngôn ngữ trực quan, cho biết cách sử dụng dữ liệu tổng hợp để giải quyết các hạn chế của điểm chuẩn hiện tại. Nó chứa:

43.560 hình ảnh dựng sẵn, 10 hình nền, 32 con vật, 4 mối quan hệ (trái/phải, dưới/trên), 4 thuộc tính (xanh/đỏ, cỏ/đá).

4. PUG AR4T

Cung cấp khoảng 250.000 hình ảnh để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ hình ảnh về các mối quan hệ và thuộc tính không gian.

Meta đã sử dụng Unreal Engine để tạo môi trường tương tác thực tế mà từ đó họ có thể dễ dàng lấy mẫu hình ảnh của một thông số kỹ thuật nhất định.

Hình ảnh bên dưới minh họa cách Meta sử dụng Unreal Engine và các hình ảnh ví dụ để tạo tập dữ liệu PUG.

Bộ dữ liệu hình ảnh tổng hợp mang lại nhiều lợi thế cho việc thiết kế và đánh giá các mạng lưới thần kinh sâu.

Bộ dữ liệu tổng hợp có thể hiển thị nhiều mẫu dữ liệu nếu cần, đồng thời có thể kiểm soát chính xác từng cảnh và tạo nhãn dữ liệu chú thích chi tiết, kiểm soát chính xác các thay đổi phân phối giữa đào tạo và thử nghiệm, để tách biệt các biến quan tâm cho thử nghiệm hợp lý.

Tuy nhiên, vấn đề lớn nhất với các bộ dữ liệu tổng hợp hiện có là chúng không đủ thực tế, điều này hạn chế nghiêm trọng phạm vi sử dụng của bộ dữ liệu.

Tuy nhiên, nếu sử dụng bộ dữ liệu hình ảnh thực, nó sẽ bị hạn chế về quyền riêng tư và bản quyền.

Tổng hợp bộ dữ liệu ảnh thực thông qua Unreal Engine có thể giải quyết rất tốt các vấn đề này.

Meta cho biết khả năng tạo dữ liệu bao gồm nhiều lĩnh vực có thể giúp việc đánh giá và đào tạo các mô hình ngôn ngữ hình ảnh trở nên đáng tin cậy hơn so với các tiêu chuẩn thử nghiệm hiện có.

Ngoài các bộ dữ liệu, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng môi trường PUG để tạo các yếu tố chỉ định chính xác như ánh sáng và góc nhìn khó kiểm soát bằng các bộ dữ liệu trong thế giới thực.

Cách tạo bộ dữ liệu PUG của riêng bạn

Hơn nữa, Meta cũng giới thiệu chi tiết cách sử dụng Unreal Engine để xây dựng bộ dữ liệu PUG độc đáo của riêng mình.

Cẩm nang hướng dẫn:

Đầu tiên là tải xuống Epic Games để có Unreal Engine 5. Sau đó, tạo một dự án phát trực tuyến Pixel mới.

Nếu bạn chưa từng hiểu về Unreal Engine trước đây, bạn có thể tải xuống bản Demo chính thức để được giới thiệu đơn giản.

Sau đó đọc phần giới thiệu chính thức về công cụ Unreal 5 để hiểu cơ chế cơ bản của Blueprintsd.

Sau khi tải xuống Bản trình diễn, hãy mở tệp bảng DTCharSelect nằm trong thư mục Nội dung/Bản thiết kế/Nhân vật Config, như thể hiện trong hình bên dưới.

Bảng này liệt kê tất cả nội dung có thể được tải qua Môi trường không thực. Nếu bạn muốn thêm các ký tự mới, chỉ cần tạo một mục mới trong bảng.

Kính AR có thể ra mắt vào năm tới: vật liệu quân sự, lắp ráp tại Hoa Kỳ

Ngoài ra, Meta cũng có kế hoạch ra mắt thế hệ kính AR đầu tiên vào năm 2024, với số lượng khoảng 1.000 chiếc.

1.000 chiếc kính AR này sẽ chỉ được sử dụng để thử nghiệm nội bộ và trưng bày công khai, và sẽ không được phát hành ra công chúng.

Tuy số lượng ít nhưng Meta đã phải trải qua rất nhiều khó khăn mới có thể sản xuất ra chiếc kính AR này.

Kính được định vị như một thiết bị tính toán không gian đắt tiền.

Và vì các thấu kính liên quan đến các vật liệu bị hạn chế xuất khẩu nên bộ điều khiển cầm tay và lõi máy tính không dây của chiếc kính này sẽ được sản xuất ở Trung Quốc đại lục và Đài Loan, Trung Quốc, sau đó được vận chuyển đến Hoa Kỳ, nơi chúng sẽ được lắp ráp cùng với các thấu kính để tạo thành một sản phẩm hoàn chỉnh.

Lý do là Meta có kế hoạch sử dụng một hợp chất có tên là cacbua silic (SiC) làm vật liệu thấu kính trong kính AR có tên mã bên trong là "Orion". Nhưng hợp chất này bị chính phủ hạn chế xuất khẩu sang các nước khác.

So với các vật liệu thủy tinh trước đây, cacbua silic có thể chiếu hình ảnh rộng hơn vào ống kính và trường nhìn rộng hơn. Nhưng nó cũng đắt hơn.

Trường nhìn của kính Orion AR là khoảng 70° theo đường chéo, lớn hơn một chút so với Magic Leap 2 (66°) và lớn hơn nhiều so với HoloLens 2 (52°).

Việc Meta chi quá nhiều tiền cho một sản phẩm sẽ không được phát hành ra công chúng có thể khiến nhà đầu tư lo ngại về chi tiêu của đơn vị Phòng thí nghiệm thực tế của Meta.

Trong số đó, bộ phận Reality Labs chủ yếu phát triển các sản phẩm thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR).

Tuy nhiên, cho đến nay, thị trường thực tế ảo vẫn còn nhỏ và công nghệ thực tế tăng cường vẫn đang được phát triển và các kịch bản hạ cánh tương đối hạn chế.

Meta đầu tư mạnh vào hai lĩnh vực này với hy vọng thiết lập vị trí dẫn đầu của Meta trên thị trường.

Trong cả hai lĩnh vực, Meta đều phải cạnh tranh với một đối thủ được tài trợ tốt: tai nghe Vision Pro của Apple.

Meta đã cắt giảm chi phí trên toàn công ty do tốc độ tăng trưởng doanh thu chậm lại và áp lực của nhà đầu tư gia tăng, nhưng tổng đầu tư của Meta vào bộ phận Phòng thí nghiệm thực tế vẫn đang tăng lên.

Trong 18 tháng qua, lĩnh vực này đã lỗ 21 tỷ USD trong năm nay.

Bản thân quyết định của Meta chỉ xuất xưởng thế hệ kính AR đầu tiên dưới dạng sản phẩm nội bộ đã là một động thái cắt giảm chi phí.

Ngoài ra, việc lựa chọn nhà máy sản xuất tại Trung Quốc cũng góp phần tiết giảm chi phí.

Thuê công nhân lắp ráp tại Hoa Kỳ, mức lương hàng giờ dao động từ $16,75 đến $28,27. Cao hơn nhiều so với chi phí sản xuất ở Trung Quốc đại lục và Đài Loan, Trung Quốc.

Tương tự như vậy, các công ty công nghệ khác của Hoa Kỳ sản xuất phần cứng, chẳng hạn như Apple, cũng sản xuất hầu hết các sản phẩm của họ tại Trung Quốc.

Mặc dù vậy, giá thành của thế hệ kính AR đầu tiên vẫn còn khá cao do các thấu kính phải được sản xuất và lắp ráp tại Mỹ.

Tuyển dụng lại nhân viên bị sa thải

Trong những tuần gần đây, Meta đã dần bắt đầu tăng tốc độ tuyển dụng, đặc biệt là cho các vị trí kỹ thuật và công nghệ.

Kể từ tháng 11, những nhân viên đã bị Meta sa thải đã có thể đăng ký lại cho các vị trí mà họ hiện đang tuyển dụng thông qua một "cổng nhân viên cũ" chuyên dụng.

Hiện có hàng trăm công việc đang được tuyển dụng, chủ yếu cho các vị trí phần mềm, phần cứng và AR/VR, với một số vai trò công nghệ chính trong cơ sở hạ tầng và trung tâm dữ liệu.

Một người quen thuộc với vấn đề này cho biết, vị trí vận hành dường như không được tự do hóa và các vị trí tuyển dụng đều là những vị trí có yêu cầu đầu ra cụ thể, bởi vì Meta đã giảm toàn bộ số lượng vị trí cấp quản lý.

Tuyển dụng meta chủ yếu nhắm vào những nhân viên có kinh nghiệm làm việc phong phú, giảm việc tuyển dụng sinh viên mới tốt nghiệp và thực tập sinh.

Trình độ càng cao và đánh giá hiệu suất của kỹ sư bị sa thải càng tốt thì khả năng được tuyển dụng lại càng cao.

Nhiều nhân viên được thuê lại sẽ được bố trí vào những vị trí mới với vị trí và mức lương thấp hơn trước.

Một nhân viên được Meta thuê lại cho biết anh ta đã bị giảm lương khoảng 10%. Nhưng với giá cổ phiếu của Meta gần đây đang tăng lên, anh ấy hy vọng sẽ đạt được mức đó trong vòng một năm.

Xiao Zha, người đã nếm trải vị ngọt của việc giảm chi phí và tăng hiệu quả, dường như vẫn vững vàng trên con đường đến với metaverse.

Người giới thiệu: