SenseNova-SI - Una familia de grandes modelos de inteligencia espacial de código abierto de ShangTang Technology

Qué es SenseNova-SI

SenseNova-SI es un gran modelo de inteligencia espacial de código abierto lanzado por ShangTech, centrado en mejorar la capacidad de comprensión y razonamiento espacial de la IA. El modelo destaca en seis dimensiones básicas, como la medición espacial, la reconstrucción, el juicio de relaciones, la transformación de perspectivas, el análisis de deformaciones y el razonamiento espacial, superando con creces a otros modelos de código abierto y cerrado. Por ejemplo, en escenas de carreteras complejas, SenseNova-SI puede juzgar con precisión las acciones de seguimiento de los vehículos, algo difícil para otros modelos, y SenseNova-SI adopta un método de entrenamiento sistemático, verifica el "efecto escala" mediante el entrenamiento de datos de alta calidad a gran escala y mejora significativamente la capacidad cognitiva espacial. Basado en la construcción de un modelo básico multimodal, mediante un entrenamiento continuo, el modelo tiene una mayor capacidad de comprensión espacial en escenas complejas.

Características funcionales de SenseNova-SI

• Medición espacial: Puede medir con precisión el tamaño, la distancia y otros parámetros espaciales de los objetos, proporcionando datos básicos de apoyo para el análisis de escenas.
• reconstrucción espacialEl objetivo de este proyecto es reconstruir una estructura espacial tridimensional completa a partir de información parcial, lo que resulta adecuado para modelar y comprender escenas complejas.
• Juicio de relación espacialReconocer con precisión las posiciones relativas y las relaciones espaciales entre objetos, como arriba y abajo, delante y detrás, y contenidos, para aumentar la profundidad de la comprensión de la escena.
• cambio de perspectiva: Apoyo a la comprensión y el análisis de la misma escena desde distintos puntos de vista, mejorando la adaptabilidad del modelo a los datos multivista.
• Análisis espacial de la deformación: Puede reconocer y predecir la deformación de objetos en el espacio, como el estiramiento y la flexión, y es adecuado para el análisis de escenas dinámicas.
• razonamiento espacialTiene una gran capacidad de razonamiento lógico espacial, puede basarse en información conocida para inferir relaciones o eventos espaciales desconocidos, para mejorar la capacidad de toma de decisiones del modelo.

Principales ventajas de SenseNova-SI

• La inteligencia espacial marca el caminoObtuvo un promedio de 60,99 puntos en 6 revisiones autorizadas de misiones espaciales, superando significativamente a modelos de código cerrado como GPT-5, Gemini 2.5 Pro y a los principales modelos de código abierto.
• Doble especificación de código abierto2B/8B modelo de parámetros todos de código abierto, 8B versión que es la mejor de la industria, los desarrolladores de umbral cero para uso comercial.
• La primera "ley de escala" de la inteligencia espacialValidar que los datos masivos de alta calidad pueden mejorar sistemáticamente la cognición espacial y establecer la metodología para iteraciones posteriores.
• Plataforma de evaluación EASI sincronizada y de código abierto: Proporcionar puntos de referencia unificados y listas públicas para impulsar el establecimiento de normas industriales para la inteligencia espacial.
• Empoderamiento directo con inteligencia corporal: Medición, reconstrucción e inferencia espaciales precisas para proporcionar una comprensión a nivel centimétrico de aplicaciones como la conducción autónoma y la navegación robótica.

¿Cuál es la página web oficial de SenseNova-SI?

• Repositorio GitHub:: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-SI
• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-si

¿Para quién es SenseNova-SI?

• Investigadores en inteligencia artificial: puede utilizarse para explorar las fronteras de la inteligencia espacial y hacer avanzar la investigación académica y la optimización de modelos.
• Desarrolladores de tecnologías de conducción autónomaObjetivo: Proporcionar mediciones espaciales precisas y capacidades de razonamiento para ayudar a la comprensión de escenarios y a la toma de decisiones en sistemas de conducción autónoma.
• Ingeniero en robótica: Ayudar a los robots a comprender mejor el espacio tridimensional y mejorar la navegación, la evitación de obstáculos y la ejecución de tareas.
• desarrollador de juegos: para construir escenarios de juego y comportamientos de personajes más realistas e inteligentes.
• Especialistas en automatización industrial: Para el análisis espacial y la optimización automatizada de procesos en entornos industriales.
• Educadores y estudiantescomo herramienta didáctica para ayudar a los estudiantes a comprender la inteligencia espacial y la tecnología multimodal.
• Personal de investigación y desarrollo de empresas de ciencia y tecnología: Puede utilizarse para desarrollar productos y servicios innovadores basados en la inteligencia espacial.