InternVLA-A1 - Laboratorio de IA de Shanghai Integración de código abierto de capacidades operativas para grandes modelos incorporados

¿Qué es InternVLA-A1?

InternVLA-A1 es un gran modelo de operación encarnada de código abierto del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghai. Tiene la capacidad de integrar la comprensión, la imaginación y la ejecución, y puede completar tareas con precisión. El modelo integra datos de operaciones reales y simuladas, y automatiza la construcción de corpus multimodales masivos mediante activos de escenas mixtas a gran escala, con una escala de datos de 6 millones de elementos. Su función "un cerebro, muchas formas" admite múltiples ontologías robóticas y consigue una generalización de muestra cero entre escenarios y ontologías. internVLA-A1 funciona bien en escenarios altamente dinámicos con una gran capacidad de adaptación y puede conseguir interacciones dinámicas estables. El rendimiento de InternVLA-A1 es significativamente mejor que el de otros modelos similares en la evaluación de máquinas reales.

Características funcionales de InternVLA-A1

• Integración de las capacidades operativas: Permite el funcionamiento integrado de la comprensión, la imaginación y la ejecución, con un proceso sin fisuras desde la comprensión de la tarea hasta la planificación de la acción y la ejecución precisa.
• Fusión de realidad y realidad basada en datosFormación basada en conjuntos de datos híbridos virtuales-reales a gran escala, que fusionan escenas reales y datos de simulación virtual para mejorar la capacidad del modelo de adaptarse a distintos entornos.
• interacción multimodalEl sistema permite interacciones multimodales, como las visuales, verbales y de acción, y es capaz de comprender órdenes en lenguaje natural y generar las órdenes de acción correspondientes mediante la percepción visual del entorno.
• adaptabilidad multiplataformaLa función "Un cerebro, muchas formas" puede adaptarse a diversas ontologías robóticas, como robots humanoides, brazos robóticos, etc., para lograr una generalización de muestra cero entre plataformas.
• Adaptación de escenas muy dinámica: destaca en entornos dinámicamente cambiantes, detectando y adaptándose a los cambios ambientales en tiempo real para garantizar la estabilidad y precisión operativas.
• Capacidad de colaboración multiordenadorAl admitir el trabajo en colaboración entre varios robots, puede asignar tareas de forma razonable según los requisitos de la tarea y realizar un trabajo en equipo eficaz.
• Datos y modelos de código abiertoEl objetivo es: proporcionar conjuntos de datos y modelos de código abierto, facilitar la comunicación y la colaboración entre el mundo académico y la industria, y acelerar el desarrollo de tecnologías de inteligencia incorporada.

Principales ventajas de InternVLA-A1

• Gran capacidad de generalizaciónSe adapta a muchos escenarios y tareas diferentes, lo que ahorra tiempo y recursos al eliminar la necesidad de un reciclaje exhaustivo para cada tarea específica.
• Interacción dinámica eficaz: destaca en entornos muy dinámicos y complejos, respondiendo rápidamente a los cambios del entorno para garantizar la continuidad y estabilidad de las operaciones.
• Ventaja de la fusión multimodalLa integración de información modal múltiple, como la visión, el habla y el movimiento, permite al modelo comprender la tarea y el entorno de forma más completa y precisa, y mejora la precisión de la operación.
• Compatibilidad multiplataformaLa compatibilidad con múltiples ontologías robóticas permite "un cerebro, muchas formas", reduce los costes de desarrollo e implantación y mejora la versatilidad y practicidad del modelo.
• Optimización basada en datosEl entrenamiento se basa en conjuntos de datos reales y virtuales mixtos a gran escala, que son ricos y diversos, lo que permite que el modelo funcione bien en diferentes escenarios.
• Capacidad de colaboración multiordenadorAdmite el trabajo en colaboración entre varios robots, puede asignar tareas de forma razonable según los requisitos de la tarea, realiza un trabajo en equipo eficaz y es adecuado para tareas de operación de varias máquinas en escenarios complejos.

¿Cuál es la página web oficial de InternVLA-A1?

• Repositorio Github:: https://github.com/InternRobotics/InternVLA-A1
• Dirección de datos de HuggingFace:: https://huggingface.co/datasets/InternRobotics/InternData-A1

Individuos para los que InternVLA-A1 está indicado

• Investigadores en inteligencia artificial y robóticaEl sistema de inteligencia incorporada: sus datos y modelos de código abierto pueden utilizarse en la investigación académica para explorar nuevas teorías y métodos de inteligencia incorporada.
• Desarrollador de robóticaLos robots humanoides u otras aplicaciones robóticas pueden desarrollarse y optimizarse a partir de este modelo para mejorar la capacidad operativa y la inteligencia del robot.
• Ingeniero en Automatización IndustrialPara profesionales que necesitan automatizar operaciones y colaborar con robots en escenarios industriales para mejorar la productividad y la calidad.
• Gestores de logística y almacenesLa cadena de suministro: puede utilizarse para optimizar los procesos logísticos, automatizar la clasificación y manipulación de mercancías y reducir los costes de mano de obra.
• Médicos y enfermeros: Puede utilizarse para ayudar en la atención médica, reducir la carga de trabajo del personal sanitario y mejorar la calidad y eficacia de la asistencia.
• Educadores y estudiantesEn el campo de la educación, puede utilizarse como herramienta didáctica para estimular el interés de los estudiantes por la IA y la robótica y para formar a profesionales afines.