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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(gè)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(dú)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(chǎng)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(jì),首次實(shí)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(dòng)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(chǎng)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(dòng)作理解能力;動(dòng)作專家則通過百萬真實(shí)示教數(shù)據(jù),掌握了精細(xì)的動(dòng)作執(zhí)行能力。在推理過程中,這三個(gè)模塊實(shí)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(dòng)作建模方法。通過使用隱式動(dòng)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(cè)這些隱式動(dòng)作,從而實(shí)現(xiàn)了異構(gòu)數(shù)據(jù)源中真實(shí)動(dòng)作知識(shí)的遷移至通用操作任務(wù)中。
測(cè)試結(jié)果顯示,采用ViLLA架構(gòu)的智元啟元大模型在五個(gè)不同復(fù)雜度的任務(wù)中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì),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(shí)際執(zhí)行中的問題數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了"越用越聰明"的自我優(yōu)化。
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