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小編在3月10日正式上線了智元機(jī)器人公司推出的智元啟元大模型GenieOperator-1（GO-1），這一模型是中國首個具備通用能力的具身基座模型。智元機(jī)器人 team 表示，該模型通過其獨特的通融能力，在極少量甚至無樣本數(shù)據(jù)的情況下，能夠快速適應(yīng)新場景和新任務(wù)，有效降低了具身模型的應(yīng)用門檻以及后續(xù)訓(xùn)練成本。
該模型的創(chuàng)新性架構(gòu)是ViLLA（Vision-Language-Latent-Action）設(shè)計，首次實現(xiàn)了通過人類視頻學(xué)習(xí)完成小樣本快速通融。ViLLA架構(gòu)由兩部分組成：基于多模態(tài)大模型（VLM）的感知與語言理解能力，以及混合專家（MoE）中的隱式規(guī)劃器（Latent Planner）與動作專家（Action Expert）的協(xié)同。其中，VLM借助海量互聯(lián)網(wǎng)圖文數(shù)據(jù)，構(gòu)建出通用場景感知和語言理解能力；而MoE中的隱式規(guī)劃器則利用跨本體和人類操作數(shù)據(jù)，獲得通用動作理解能力；動作專家則通過百萬真實示教數(shù)據(jù)，掌握了精細(xì)的動作執(zhí)行能力。在推理過程中，這三個模塊實現(xiàn)了有機(jī)協(xié)同工作。
值得注意的是，智元機(jī)器人為解決具身智能數(shù)據(jù)獲取的困境，提出了隱式動作建模方法。通過使用隱式動作（Latent Actions）來捕捉前后幀之間的潛在變化，結(jié)合隱式規(guī)劃器預(yù)測這些隱式動作，從而實現(xiàn)了異構(gòu)數(shù)據(jù)源中真實動作知識的遷移至通用操作任務(wù)中。
測試結(jié)果顯示，采用ViLLA架構(gòu)的智元啟元大模型在五個不同復(fù)雜度的任務(wù)中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，在倒水、清理桌面、補(bǔ)充飲料等日常任務(wù)上表現(xiàn)尤為出色，其平均成功率較現(xiàn)有最優(yōu)模型提升了32%。此外，GO-1大模型還具備與智元整套數(shù)據(jù)回流系統(tǒng)協(xié)同工作的能力，通過持續(xù)進(jìn)化學(xué)習(xí)實際執(zhí)行中的問題數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了"越用越聰明"的自我優(yōu)化。
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