RoboBrain 2.0: el modelo genérico de cerebro encarnado de código abierto de Wisdom Spectrum

Qué es RoboBrain 2.0

RoboBrain 2.0, disponible en las versiones 7B y 32B, adopta una arquitectura heterogénea que integra un codificador visual y un modelo de lenguaje para admitir entradas multimodales, como imágenes de alta resolución, vídeos e instrucciones verbales. El modelo posee excelentes capacidades de comprensión espacial, modelización temporal y razonamiento complejo, y es capaz de gestionar tareas de toma de decisiones continuas en entornos dinámicos. Basado en una estrategia de entrenamiento por fases para mejorar gradualmente el rendimiento, el modelo es aplicable a la automatización industrial, la logística y el almacenamiento, el hogar inteligente, la rehabilitación médica y la automatización agrícola, ayudando a la inteligencia incorporada a pasar del laboratorio al mundo real.

Características principales de RoboBrain 2.0

• Localización espacial y razonamiento precisosPosicionamiento preciso de puntos, predicción de cajas delimitadoras y razonamiento de relaciones espaciales basado en comandos complejos para apoyar operaciones de tareas complejas en el espacio 3D.
• Modelización dinámica del tiempoCapacidad para hacer frente a tareas de toma de decisiones continuas en entornos dinámicos y adaptarse a los requisitos de escenarios cambiantes, con planificación a largo plazo, interacción en bucle cerrado y colaboración multiinteligencia.
• Razonamiento e interpretación complejosPermite el razonamiento en varios pasos y el análisis lógico causal, y puede generar explicaciones detalladas del proceso de razonamiento, mejorando la transparencia y la interpretabilidad de la toma de decisiones.
• Soporte de entrada multimodalPermite manejar múltiples formas de entrada, como imágenes de alta resolución, entradas multivista, fotogramas de vídeo, órdenes verbales y gráficos de escenas, con potentes funciones de fusión multimodal.
• Adaptación de escenas en tiempo realAdaptación rápida a nuevos escenarios, actualización de la información del entorno en tiempo real, apoyo a la ejecución eficiente de tareas dinámicas y garantía de un funcionamiento flexible del robot en diferentes escenarios.

Dirección del sitio web oficial de RoboBrain 2.0

• Página web del proyecto:: https://superrobobrain.github.io/
• Repositorio GitHub:: https://github.com/FlagOpen/RoboBrain2.0
• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/collections/BAAI/robobrain20-6841eeb1df55c207a4ea0036
• Documento técnico arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2507.02029

Cómo utilizar RoboBrain 2.0

• Visite el sitio web oficial: Visite el sitio web del proyecto RoboBrain 2.0 para conocer sus características, arquitectura y detalles técnicos.
• Obtener el código y el modelo
  • Clonación de código desde repositorios de GitHub::

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

• • Descargue el archivo de pesos del modelo del repositorio de GitHub en releases o a través de la biblioteca de modelos Hugging Face.
• Instalación de dependenciasInstale las dependencias necesarias de acuerdo con la documentación del proyecto.

pip install -r requirements.txt

• Entorno de configuraciónAsegúrese de que el entorno de hardware (por ejemplo, la GPU) cumple los requisitos necesarios para ejecutar el modelo. Configura las variables de entorno, por ejemplo, establece las rutas de peso del modelo, etc.
• Ejecutar el código de ejemploCódigo de ejemplo disponible en el repositorio del proyecto para mostrar cómo cargar modelos y realizar inferencias.

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)

• Tareas personalizadasAdaptar el formato de los datos de entrada y las instrucciones de la tarea al escenario de la aplicación. Si es necesario, ajuste el modelo para adaptarlo a los requisitos específicos de la tarea.
• Pruebas y optimizaciónProbar el funcionamiento del modelo en un entorno real y observar el rendimiento en diferentes escenarios. Optimiza los parámetros del modelo o ajusta los datos de entrada en función de los resultados de las pruebas.
• Despliegue en robotsDespliegue del modelo en un sistema robótico real para garantizar la recepción en tiempo real de los datos de los sensores y la salida de los comandos de control. Realizar pruebas de integración del sistema para garantizar la compatibilidad del modelo con el hardware y el software del robot.

Principales ventajas de RoboBrain 2.0

• Potentes funciones de fusión multimodalFunciones de procesamiento de datos: procesa datos en múltiples modalidades, como imágenes de alta resolución, entradas multivista, fotogramas de vídeo, órdenes verbales y gráficos de escenas, para facilitar la comprensión y ejecución de instrucciones de tareas complejas.
• Excelentes capacidades de modelización espacial y temporalEl modelo está dotado de capacidades precisas de localización espacial y razonamiento relacional para gestionar tareas complejas en el espacio tridimensional. Al mismo tiempo, admite la planificación a largo plazo y la interacción dinámica para tareas de toma de decisiones continuas en entornos dinámicos.
• Razonamiento complejo y transparenciaPermite el razonamiento en varios pasos y el análisis lógico causal, y puede generar explicaciones detalladas del proceso de razonamiento para aumentar la transparencia y la interpretabilidad de la toma de decisiones.
• Marco para una formación y evaluación eficacesBasado en el marco de formación distribuida FlagScale y el marco de evaluación FlagEvalMM, RoboBrain 2.0 es capaz de llevar a cabo de forma eficiente la formación a gran escala y la evaluación multimodal de modelos para garantizar la mejora continua del rendimiento de los modelos.
• Rápida adaptación a nuevos escenariosEl modelo puede actualizar la información medioambiental en tiempo real, adaptarse rápidamente a nuevos escenarios y apoyar la ejecución eficaz de tareas dinámicas.
• Código abierto y apoyo comunitarioDocumentación completa, ejemplos de código y apoyo de la comunidad para que los desarrolladores aprendan, desarrollen y personalicen.

¿A quién va dirigido RoboBrain 2.0?

• Ingenieros e investigadores en robóticaProfesionales dedicados a la investigación y el desarrollo de la robótica para mejorar las capacidades de percepción, razonamiento y planificación de los robots y desarrollar sistemas robóticos más inteligentes.
• Desarrolladores de inteligencia artificialPotentes herramientas y marcos de apoyo a la realización de tareas complejas para ingenieros que deseen investigar y desarrollar en el campo de la IA multimodal.
• Especialistas en automatización industrialEn la producción industrial, para optimizar los procesos de producción, mejorar la eficacia y la calidad de la producción, para escenarios industriales que requieren operaciones de alta precisión y la ejecución de tareas complejas.
• Gestores de logística y almacenesMejora de la eficacia logística y reducción de los costes de mano de obra mediante el control de robots para realizar tareas de manipulación de cargas, clasificación y gestión de inventarios.
• Hogar inteligente y proveedores de serviciosEl cerebro del hogar inteligente: entiende órdenes en lenguaje natural y controla robots para que realicen tareas domésticas, al tiempo que facilita la supervisión de la seguridad del hogar.