RoboBrain 2.0 - das generische, verkörperte Gehirnmodell von Wisdom Spectrum (Open-Source)

Was ist RoboBrain 2.0

RoboBrain 2.0 ist ein fortschrittliches Open-Source-Gehirnmodell, das Robotern leistungsstarke Wahrnehmungs-, Denk- und Planungsfähigkeiten bietet. RoboBrain 2.0, das in den Versionen 7B und 32B verfügbar ist, verwendet eine heterogene Architektur, die einen visuellen Encoder und ein Sprachmodell integriert, um multimodale Eingaben wie hochauflösende Bilder, Videos und sprachliche Befehle zu unterstützen. Das Modell verfügt über ein ausgezeichnetes räumliches Verständnis, zeitliche Modellierung und komplexe Schlussfolgerungsfähigkeiten und ist in der Lage, kontinuierliche Entscheidungsaufgaben in dynamischen Umgebungen zu bewältigen. Basierend auf einer phasenweisen Trainingsstrategie zur schrittweisen Verbesserung der Leistung ist das Modell in den Bereichen Industrieautomatisierung, Logistik und Lagerhaltung, Smart Home, medizinische Rehabilitation und landwirtschaftliche Automatisierung einsetzbar und hilft der verkörperten Intelligenz, vom Labor in die reale Welt überzugehen.

Hauptmerkmale von RoboBrain 2.0

• Präzise räumliche Lokalisierung und logisches DenkenPräzise Punktpositionierung, Vorhersage von Begrenzungsrahmen (Bounding Box) und Rückschlüsse auf räumliche Beziehungen auf der Grundlage komplexer Befehle zur Unterstützung komplexer Aufgaben im 3D-Raum.
• Dynamische ZeitmodellierungDie Fähigkeit zur Bewältigung kontinuierlicher Entscheidungsfindungsaufgaben in dynamischen Umgebungen und zur Anpassung an sich ändernde Szenarioanforderungen, mit langfristiger Planung, geschlossener Interaktion und multintelligenter Zusammenarbeit.
• Komplexe Argumentation und InterpretationUnterstützt mehrstufige Argumentation und kausale Logikanalysen und kann detaillierte Erklärungen zum Argumentationsprozess erstellen, was die Transparenz und Interpretierbarkeit von Entscheidungen erhöht.
• Multimodale EingabeunterstützungVerarbeitet mehrere Eingabeformen wie hochauflösende Bilder, Eingaben aus mehreren Blickwinkeln, Videobilder, verbale Befehle und Szenengrafiken mit leistungsstarken multimodalen Fusionsfunktionen.
• Szenenanpassung in EchtzeitSchnelles Anpassen an neue Szenarien, Aktualisierung von Umgebungsinformationen in Echtzeit, Unterstützung der effizienten Ausführung dynamischer Aufgaben und Gewährleistung eines flexiblen Betriebs des Roboters in verschiedenen Szenarien.

RoboBrain 2.0 offizielle Website-Adresse

• Projekt-Website:: https://superrobobrain.github.io/
• GitHub-Repository:: https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0
• HuggingFace-Modellbibliothek:: https://huggingface.co/collections/BAAI/robobrain20-6841eeb1df55c207a4ea0036
• arXiv Technisches Papier:: https://arxiv.org/pdf/2507.02029

So verwenden Sie RoboBrain 2.0

• Besuchen Sie die offizielle WebsiteBesuchen Sie die RoboBrain 2.0 Projekt-Website für Funktionen, Architektur und technische Details.
• Abrufen des Codes und des Modells
  • Klonen von Code aus GitHub-Repositorien::

git clone https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0.git
cd RoboBrain2.0

• • Laden Sie die Datei mit den Modellgewichten aus dem GitHub-Repository unter releases Seite oder über die Modellbibliothek Hugging Face.
• Installation von AbhängigkeitenInstallieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten gemäß der Projektdokumentation.

pip install -r requirements.txt

• Konfiguration der UmgebungVergewissern Sie sich, dass die Hardwareumgebung (z. B. GPU) die Anforderungen für die Ausführung des Modells erfüllt. Konfigurieren Sie die Umgebungsvariablen, z. B. die Modellgewichtspfade usw.
• Führen Sie den Beispielcode ausBeispielcode ist im Projekt-Repository verfügbar, um zu zeigen, wie man Modelle lädt und Inferenzen durchführt.

from robobrain import RoboBrainModel

# 加载模型
model = RoboBrainModel(model_path="path/to/model_weights")

# 输入示例
input_data = {
    "image": "path/to/image.jpg",
    "instruction": "Navigate to the red object and pick it up."
}

# 运行推理
output = model.infer(input_data)
print(output)

• Benutzerdefinierte AufgabenAnpassung des Eingabedatenformats und der Aufgabenanweisungen an das Anwendungsszenario. Falls erforderlich, passen Sie das Modell an die spezifischen Anforderungen der Aufgabe an.
• Prüfung und OptimierungTesten Sie die Leistung des Modells in einer realen Umgebung und beobachten Sie die Leistung in verschiedenen Szenarien. Optimieren Sie die Modellparameter oder passen Sie die Eingabedaten auf der Grundlage der Testergebnisse an.
• Einsatz an RoboternEinsatz des Modells in einem realen Robotersystem, um den Echtzeit-Empfang von Sensordaten und die Ausgabe von Steuerbefehlen zu gewährleisten. Durchführung von Systemintegrationstests, um die Kompatibilität des Modells mit der Roboterhardware und -software sicherzustellen.

Die wichtigsten Vorteile von RoboBrain 2.0

• Leistungsstarke multimodale FusionsfunktionenVerarbeitet Daten in verschiedenen Modalitäten, wie z. B. hochauflösende Bilder, Eingaben mit mehreren Ansichten, Videobilder, verbale Befehle und Szenengrafiken, um das Verständnis und die Ausführung komplexer Aufgaben zu unterstützen.
• Hervorragende Fähigkeiten zur räumlichen und zeitlichen ModellierungDas Modell ist mit einer genauen räumlichen Lokalisierung und relationalen Argumentationsfähigkeiten ausgestattet, um komplexe Aufgaben im dreidimensionalen Raum zu bewältigen. Gleichzeitig unterstützt es die langfristige Planung und dynamische Interaktion für kontinuierliche Entscheidungsaufgaben in dynamischen Umgebungen.
• Komplexe Argumentation und TransparenzUnterstützt mehrstufige Argumentation und kausale Logikanalyse und kann detaillierte Erklärungen zum Argumentationsprozess erstellen, um die Transparenz und Interpretierbarkeit von Entscheidungen zu verbessern.
• Rahmen für wirksame Ausbildung und BewertungBasierend auf dem verteilten Trainingsframework FlagScale und dem Evaluierungsframework FlagEvalMM ist RoboBrain 2.0 in der Lage, effizientes Training in großem Maßstab und multimodale Modellevaluierung durchzuführen, um die kontinuierliche Verbesserung der Modellleistung sicherzustellen.
• Schnelle Anpassung an neue SzenarienDas Modell kann Umweltinformationen in Echtzeit aktualisieren, sich schnell an neue Szenarien anpassen und die effiziente Ausführung dynamischer Aufgaben unterstützen.
• Open Source und Unterstützung durch die GemeinschaftUmfangreiche Dokumentation, Beispielcode und Community-Support stehen Entwicklern zum Erlernen, Entwickeln und Anpassen zur Verfügung.

Für wen ist RoboBrain 2.0 gedacht?

• Robotik-Ingenieure und -ForscherFachleute, die in der Robotikforschung und -entwicklung tätig sind, um die Wahrnehmungs-, Denk- und Planungsfähigkeiten von Robotern zu verbessern und intelligentere Robotersysteme zu entwickeln.
• Entwickler für künstliche IntelligenzLeistungsstarke Werkzeuge und Frameworks zur Unterstützung bei der Realisierung komplexer Aufgaben für Ingenieure, die im Bereich der multimodalen KI forschen und entwickeln wollen.
• Spezialisten für industrielle AutomatisierungIn der industriellen Produktion zur Optimierung von Produktionsprozessen, zur Verbesserung der Produktionseffizienz und der Qualität, für industrielle Szenarien, die hochpräzise Operationen und eine komplexe Aufgabenausführung erfordern.
• Logistik- und LagerverwalterVerbesserung der Logistikeffizienz und Senkung der Arbeitskosten durch die Steuerung von Robotern zur Ausführung von Aufgaben in den Bereichen Frachtumschlag, Sortierung und Bestandsverwaltung.
• Smart Home und DienstanbieterAls Herzstück des intelligenten Hauses versteht es Befehle in natürlicher Sprache und steuert Roboter, um Aufgaben im Haushalt zu erledigen, und unterstützt gleichzeitig die Überwachung der Haussicherheit.