VLAC - Das große Open-Source-Modell der verkörperten Belohnungen des Shanghai AI Labs

Was ist VLAC?

VLAC ist ein quelloffenes verankertes Belohnungsmakromodell des Shanghai Artificial Intelligence Laboratory. Basierend auf dem multimodalen Makromodell InternVL integriert es Internet-Videodaten und Roboterbetriebsdaten, um Prozessbelohnungen und Aufgabenerfüllungsschätzungen für das Verstärkungslernen von Robotern in der realen Welt bereitzustellen.VLAC kann effektiv zwischen normalen Fortschritten und abnormalem/stagnierendem Verhalten unterscheiden und unterstützt die schnelle Generalisierung kleiner Stichproben durch kontextbezogenes Lernen. VLAC unterstützt die lokale Glättung und den negativen Belohnungsmechanismus, um die Stabilität und Effektivität des Verstärkungslernens zu gewährleisten.VLAC kann Belohnungssignale und Roboteraktionsbefehle ausgeben, die dem Roboter helfen, autonom zu lernen und sich an neue Szenarien in der realen Welt anzupassen.VLAC unterstützt Mensch-Roboter-Kollaborationsmodi, die die Trainingseffizienz weiter verbessern können.

Funktionsmerkmale des VLAC

• Multimodale DatenfusionKombination von Internet-Videodaten und Robotermanipulationsdaten zur Verbesserung des integrierten Verständnisses von Aufgaben und Umgebungen.
• Prozessanreize und FertigstellungsschätzungenProzessbelohnungen und Fertigstellungsschätzungen für Aufgaben liefern, um stabile und zuverlässige überwachte Signale für das Verstärkungslernen bereitzustellen.
• Erkennung abnormaler VerhaltensweisenEs kann effektiv zwischen normalen Fortschritten und abnormalen/stagnierenden Verhaltensweisen unterscheiden, wodurch ineffektive Erkundungen vermieden und die Lerneffizienz verbessert werden.
• Schnelle Generalisierung für kleine StichprobenUnterstützt kontextbezogenes Lernen, schnelle Anpassung an neue Aufgaben mit einer geringen Anzahl von Stichproben und Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit des Modells.
• Ausgabe des AktionsbefehlsGenerierung von Aktionsbefehlen für Roboter bei gleichzeitiger Bereitstellung von Belohnungssignalen für eine geschlossene Regelschleife von der Wahrnehmung bis zur Aktion.
• Verstärkung der Unterstützung des LernrahmensA VLA reinforcement learning framework built around VLAC to support collaborative learning and rapid adaptation of multiple robots in the real world.
• Optimierung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und ComputerFlexibilität und Lerneffizienz werden durch verschiedene Formen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer, wie z. B. die Wiedergabe von Daten durch Experten und die manuelle Erkundung, weiter verbessert.

VLACs zentrale Stärken

• Effiziente Erzeugung von BelohnungssignalenEs kann kontinuierliche, dichte und zuverlässige Belohnungssignale liefern, um den Verstärkungslernprozess effektiv zu unterstützen und die Lerneffizienz von Robotern zu beschleunigen.
• Leistungsstarke Identifizierung von abnormalem VerhaltenEs kann genau zwischen normalem Betrieb und abnormalem/stagnierendem Verhalten unterscheiden, was ineffektive Erkundungen vermeidet und die Lerneffizienz und den Aufgabenerfolg verbessert.
• Ausgezeichnete VerallgemeinerungsfähigkeitSchnelle Generalisierung von kleinen Stichproben durch kontextbezogenes Lernen, schnelle Anpassung an neue Aufgaben und Szenarien und geringerer Datenbedarf.
• Integration von Aktionsbefehlen und BelohnungenBereitstellung von Belohnungssignalen, die Aktionsbefehle für den Roboter ausgeben, eine geschlossene Regelschleife von der Wahrnehmung bis zur Aktion realisieren und die Effizienz der Aufgabenausführung verbessern können.
• Integration des Reinforcement Learning FrameworksDas VLA-Rahmenwerk für Verstärkungslernen, das auf VLAC aufbaut, unterstützt das kollaborative Lernen von mehreren Robotern und verbessert die Roboteranpassung in der realen Welt.
• Optimierung der Zusammenarbeit zwischen Mensch und ComputerUnterstützt mehrere Arten der Mensch-Computer-Zusammenarbeit, wie z.B. die Wiedergabe von Daten durch Experten und die manuelle Erkundung, was die Flexibilität des Trainings und die Lerneffizienz weiter erhöht.
• Ein datengesteuerter Ansatz für die AusbildungFusion von Internet-Videodaten und Roboterbetriebsdaten zur Verbesserung der Stabilität und Zuverlässigkeit des Modells unter Verwendung umfangreicher Daten.
• Open Source und Unterstützung durch die GemeinschaftAls Open-Source-Projekt bietet es eine umfangreiche Dokumentation und Unterstützung durch die Gemeinschaft, um Entwicklern und Forschern einen schnellen Einstieg zu ermöglichen und einen Beitrag zu leisten.

Wie lautet die offizielle Website von VLAC?

• Projekt-Website:: https://vlac.intern-ai.org.cn
• Github-Repositorien:: https://github.com/InternRobotics/VLAC
• HuggingFace-Modellbibliothek:: https://huggingface.co/InternRobotics/VLAC

Für wen ist der VLAC gedacht?

• Ingenieur für Robotik und ForschungVerwendung von VLAC zur Verbesserung der Lerneffizienz von Robotern und der Erledigungsrate von Aufgaben sowie zur Beschleunigung der Entwicklung von Robotern für reale Anwendungen.
• Forscher im Bereich der künstlichen IntelligenzForschung zu Spitzentechnologien wie Reinforcement Learning und multimodale Fusion, Algorithmusoptimierung und Modellverbesserung mit Hilfe von VLAC.
• Universitäten und Forschungsinstitute: dienen als Lehr- und Forschungsinstrumente, um Studenten und Forschern ein tieferes Verständnis der jüngsten Fortschritte im Bereich der verkörperten Intelligenz und des verstärkten Lernens zu vermitteln.
• TechnologieunternehmenUnternehmen, die intelligente Roboterprodukte entwickeln, können mit Hilfe von VLAC den Grad der Intelligenz und die Wettbewerbsfähigkeit ihrer Produkte verbessern.
• Bediener und Wartungspersonal für die RobotikVLAC: Einsatz von VLAC in der Praxis, um die Ausführung von Roboteraufgaben zu optimieren und die Effizienz und Qualität zu verbessern.