GigaBrain-0 - Modelo básico encarnado de código abierto basado en datos de generación de modelos mundiales

¿Qué es GigaBrain-0?

GigaBrain-0 esPrimer modelo de base incorporado de visión-lenguaje-acción (VLA) de extremo a extremo de China para la generalización de máquinas reales utilizando datos de generación de modelos mundiales.publicado conjuntamente como código abierto por Excellent Vision y el Centro de Innovación de Robots Humanoides de Hubei.Adopción de una arquitectura de transformador híbrido que fusiona un modelo de lenguaje visual (VL-M) preentrenado con un transformador de difusión en movimiento (DIT) para admitir entradas RGB-D con el fin de mejorar la percepción espacial 3D.Introducción del mecanismo Embodied CoT para generar pasos de razonamiento intermedios (por ejemplo, trayectorias, lenguajes de subobjetivos) con el fin de mejorar la planificación de tareas de larga duración.El motor de datos se construye con el "modelo del mundo" como núcleo y, mediante la generación de simulaciones, la migración de estilos, el cambio de perspectiva y otras técnicas, se generan diversos datos de entrenamiento para reducir la dependencia de los datos del mundo real.Los datos abarcan múltiples escenarios, como el industrial, el comercial, el de oficinas y el doméstico, para mejorar la capacidad de generalización del modelo.

Características de GigaBrain-0

• Eficacia de los datosEl uso de modelos mundiales para generar datos diversos reduce la dependencia de los datos de robots reales y mejora la capacidad de generalización.
• Percepción espacialMejora de la precisión de la percepción de la posición tridimensional y la disposición espacial de los objetos mediante la entrada RGB-D.
• Refuerzo del razonamientoGenerar pasos intermedios de razonamiento para simular los procesos de pensamiento humano y mejorar el razonamiento en tareas complejas.
• Capacidad de generalización de tareasEl objetivo: demostrar un excelente rendimiento de generalización en escenarios como la apariencia, la colocación de objetos y los cambios en el punto de vista de la cámara.
• Despliegue ligero: Presentamos la versión GigaBrain-0-Small, diseñada para plataformas periféricas con el fin de permitir una inferencia y un despliegue eficientes.

Principales ventajas de GigaBrain-0

• Utilización eficaz de los datosLa generación de datos diversos mediante modelos mundiales reduce drásticamente la dependencia de datos de robots reales, que son caros y requieren mucho tiempo, y mejora significativamente la capacidad de generalización y la eficacia de aprendizaje de los modelos.
• Mayor conciencia espacialLa modelización con entradas RGB-D permite al modelo percibir con mayor precisión la posición 3D y la disposición espacial de los objetos, lo que permite una manipulación más precisa en escenas complejas.
• Refuerzo de las capacidades de razonamientoEl modelo de la cadena de pensamiento: con la introducción de la supervisión de la cadena de pensamiento encarnada, el modelo es capaz de generar pasos intermedios de razonamiento durante la ejecución de la tarea, simulando los procesos de pensamiento humano y mejorando las capacidades de razonamiento para tareas de larga duración y operaciones complejas.
• Excelente rendimiento de generalizaciónCapacidad de generalización: Demuestra una excelente capacidad de generalización en una amplia gama de escenarios, como la apariencia, la colocación de objetos y los cambios en el punto de vista de la cámara, y es capaz de adaptarse a los requisitos de la tarea en diferentes condiciones.
• Despliegue ligero y eficaz: Presentamos la versión ligera de GigaBrain-0-Small, diseñada para plataformas periféricas con el fin de permitir una inferencia eficiente en dispositivos con recursos limitados y cumplir los requisitos de despliegue en aplicaciones del mundo real.

¿Cuál es la página web oficial de GigaBrain-0?

• Página web del proyecto:: https://gigabrain0.github.io/
• Repositorio Github:: https://github.com/open-gigaai/giga-brain-0
• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/open-gigaai
• Documento técnico arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2510.19430

¿A quién va dirigido GigaBrain-0?

• Investigadores en robótica: GigaBrain-0 proporciona nuevas herramientas para estudiar la fusión de visión, lenguaje y acción en robots, ayudando a explorar una utilización más eficiente de los datos y unas capacidades de generalización más potentes.
• Desarrolladores de inteligencia artificialEl modelo proporciona una potente base para el desarrollo de aplicaciones robóticas para tareas complejas en escenarios que requieren una manipulación de alta precisión y una planificación de tareas de larga duración.
• Ingeniero en Automatización IndustrialGigaBrain-0: En entornos industriales, GigaBrain-0 puede utilizarse para desarrollar e implantar sistemas robóticos que aumenten la productividad y la flexibilidad, especialmente en tareas que requieran una manipulación fina y un funcionamiento móvil.
• Desarrolladores de dispositivos Edge Computing: La versión GigaBrain-0-Small abre la posibilidad de desplegar aplicaciones robóticas en dispositivos de borde con recursos limitados, y es adecuada para desarrolladores que necesitan lograr una inferencia eficiente en dispositivos miniaturizados.
• Universidades e instituciones de investigación: Proporciona una plataforma para que estudiantes e investigadores de disciplinas afines practiquen e investiguen, y ayuda a promover la aplicación y el desarrollo de la robótica en la educación y la investigación.